Преподаватель курса по нейронным сетям

Новый курс МГУ имени М.В. Ломоносова «Нейронные сети и их применение в научных исследованиях» набирает инициативных сотрудников для развития и становления образовательного процесса. Наша амбициозная цель - предоставить лучшим аспирантам МГУ практические знания мирового уровня для применения нейронных сетей в частности и элементов искусственного интеллекта вообще в проводимых ведущими научными группами МГУ имени М.В. Ломоносова исследовательских работах. Наш козырь - междисциплинарность, курс будет полезен для начинающих ученых и технических, и гуманитарных факультетов: физиков и филологов, химиков и медиков, математиков и социологов. Наше преимущество - лучшая в стране образовательная база! Под стать ей будет и наша команда! Если вы не боитесь новых проектов и готовы работать на результат – ждем вашего отклика

Мы ищем преподавателей практического программирования нейронных сетей на языке Python с использованием библиотек tensorflow или PyTorch, чтобы научить аспирантов применять нейронные сети в научных исследованиях. Теория будет нужна, но упор в основном на практику. Итогом учебы будет аспирант, который написал программу и получил качественный результат, а не аспирант, который рассказал свой билет на экзамене.

Мы собираемся работать в рамках единой среди нескольких преподавателей программы с возможностью от неё немного отклоняться. Эту программу мы будем разрабатывать коллегиально, хотя конечное решение остаётся за научным руководителем программы. То есть читать любой материал будет нельзя.
От преподавателей мы ждём только квалификации в области программирования нейронных сетей и умения доносить материал. Подготовку аудитории, обеспечение видеозаписи, ответы на организационные вопросы аспирантов, оформление методичек - всё, что можно передать группе поддержки, будет ей передано. Наработанные методические материалы планируется спустя примерно год открыто публиковать либо в рамках только контента (видеозаписи лекций, практические задания, презентации, пособия), либо с превращением этого в онлайн-курс, например, на coursera.
Слушатели курса - это аспиранты, прошедшие отбор. Поэтому базовыми навыками программирования и математики они обладают.
Значительная часть курса отводится для курсовой работы, где преподаватель выступает как научный соруководитель аспиранта. Преподавателю придётся вникнуть в конкретный датасет и научную задачу, помочь в анализе подходов решения таких задач (подходы аспирант ищет самостоятельно), предложить специальные методы, выходящие за рамки курса, помочь с верификацией и критикой результатов. Применение нейронных сетей в научной работе не должно быть самоцелью. Они должны дать научные, критически проверенные результаты, невозможные без применения методов машинного обучения

Обязанности:

• участие в разработке программы курса, самостоятельная подготовка отдельных тем, подготовка материалов по теме занятий с помощью в оформлении слайдов и текстов
• проведение занятий курса «Нейронные сети и их применение в научных исследованиях» (лекции и семинары) для группы аспирантов (примерно 10 человек) с базовыми навыками программирования, в научных работах которых можно применить AI
• поддержка учащихся курса: ответы на вопросы, помощь в использовании полученных знаний в их научной задаче
• работа в системе автоматического управления проектами Redmine, отчётность

Требования:

• высшее техническое образование (математическое или физическое)
• знание теории нейронных сетей, машинного обучения
• знание языка программирования Python
• опыт работы с DNN (Deep Neural Network), умение писать программы на основе PyTorch, TensorFlow
• знание технического английского
• ответственность и дисциплинированный подход к ведению курса

Желательно:

• наличие научных работ, связанных с нейронными сетями и их применением
• опыт преподавания математических дисциплин, программирования
• успешное участие в конкурсе задач на машинное обучение Kaggle
• другие успешно выполненные программные проекты с использованием нейронных сетей

Условия:

• работа очная (можно выбрать ставку: 2/5 - 1)
  
• заработная плата 250 000 рублей в месяц на руки по результатам собеседования при работе на полную ставку, возможна работа на меньшую ставку 
  
• ведение занятий в аудиториях факультетов МГУ, остальная работа в офисе около м. Университет

Кандидату на должность преподавателя будет предложено выполнить тестовое задание.