⚠︎ Архивная вакансия
Эта вакансия была перемещена в архив. Возможно она уже не актуальна и рекрутер больше не принимает отклики на эту вакансию. Вы можете  найти актуальные похожие  вакансии

Доцент ФКН НИУ ВШЭ

Прямой работодатель  Факультет компьютерных наук НИУ ВШЭ ( cs.hse.ru )
Москва, Российская Федерация
Миддл
Аналитика, Data Science, Big Data • Data Science • Machine Learning • Data scientist • Исследователь • Образование • Наука
24 марта 2022
Работа в офисе
Опыт работы любой
Описание вакансии

Факультет компьютерных наук Вышки — молодой и современный факультет, который занимается исследованиями и подготовкой специалистов в области анализа данных и машинного обучения, хранения и обработки больших данных, биоинформатики, программной инженерии, системного программирования и смежных областей.

Мы постоянно развиваемся, открываем новые направления, делаем наши программы лучше, а жизнь сотрудников и студентов комфортнее. Факультет находится в плотном контакте с индустрией, поэтому на наших курсах преподают как люди, которые занимаются наукой в университете, так и специалисты-практики и исследователи из компаний.

Сейчас у нас открыта вакансия доцента на департаменте больших данных и информационного поиска.

Что нужно делать?

Работа в Вышке может состоять из нескольких частей:

  1. Преподавательская нагрузка — проведение занятий, руководство курсовыми и дипломными работами студентов. В среднем требуется набрать 700 академических часов в год. Набрать эти часы можно разными способами — например, это ориентировочно соответствует проведению лекций и семинаров в 3-4 группах на одном годовом курсе и ведению курсовых и дипломных работ у 5-10 студентов. Конкретная нагрузка обсуждается индивидуально.
  2. Научная работа — проведение исследований и публикация результатов в журналах и сборниках конференций. Подробнее о том, какие требования по публикациям действуют в Вышке, написано на страничке оценки публикационной активности
  3. Проектная работа — разработка вместе со студентами open-source продуктов или выполнение коммерческих заказов от компаний.

Специализация
Аналитика, Data Science, Big DataData ScienceMachine LearningData scientistИсследователь
Отрасль и сфера применения
ОбразованиеНаука
Уровень должности
Миддл