РАЗРАБОТЧИКАМ​

Компания idlab это открытая лаборатория для разработчиков в области data science. Наша работа это постоянные проекты, которые длятся от одного до трех месяцев. Приоритетно мы работаем над бизнес-проектами, имеющими коммерческую основу, но не только! Мы участвуем и в передовых разработках различных технологических направлений области машинного обучения.

Для участия в наших проектах мы приглашаем к сотрудничеству как опытных разработчиков, так и начинающих. Обязательным является только наличие естественно-научного образования. Заполните форму-заявку, прикрепите свое резюме и отправьте нам! Наш отдел кадров обязательно свяжется с Вами и пригласит на интервью.

Мы берем персонал как на постоянную работу, так и на фриланс.

Мы также предоставляем платформу для уже организованных команд со своими проектами, предоставляя им офис, оборудование, юридическую, финансовую и организационную структуру для эффективного ведения проекта. Мы также можем дополнить вашу команду необходимыми специалистами для успешного завершения вашего проекта.

Отправьте нам форму-заявку на проектную поддержку, и мы обязательно свяжемся с вами!

Хотите сотрудничать?

Пишите!

Работа и зарплаты в области науки о данных

Ключевые вакансии и зарплаты (США) на бурно растущем рынке труда в области науки о данных

Читать полностью »

Наиболее востребованные навыки для аналитиков данных (Data Scientists)

Что ищут работодатели?

Читать полностью »

Как стать великим программистом?

Что делает программиста действительно великим?

Читать полностью »

Советы по обучению стабильных генеративно-состязательных сетей (GAN)

Эмпирическая эвристика, советы и хитрости, которые полезно знать для обучения стабильных генеративно-состязательных сетей (GAN).

Читать полностью »

Введение в Генеративно-состязательные сети (GAN – Genereative Adversarial Networks)

Генеративно-состязательные сети, или сокращенно GAN, представляют собой подход к генеративному моделированию с использованием методов глубокого обучения, таких как сверточные нейронные сети.

Читать полностью »

Функции оценки, потерь, оптимизации – основы алгоритма Машинного Обучения

Чтобы понимать как алгоритм машинного обучения учится предсказывать результаты на основе данных, важно разобраться в основных концепциях и понятиях, используемых при обучении алгоритма.

Читать полностью »