Разработка системы для автоматического анализа звуковых записей сердца и легких, полученных с помощью электронного стетоскопа. Система должна выявлять отдельные патологии лёгких и сердца, ставить предварительные диагнозы.

Обязанности

Анализ литературы

поиск релевантных работ
написание литературного обзора

Предварительная обработка данных

исследование способов фильтрации шумов, нормализация амплитуды, удаление артефактов
анализ и оценка качества разметки

Анализ данных

применение методов обработки сигналов для выделения характерных признаков (фичей) звуковых записей
рассмотрение вариантов кластеризация звуковых сигналов с помощью методов машинного обучения

Разработка моделей классификации записей

сравнение и выбор алгоритмов машинного обучения для классификации звуковых записей
обучение модели на размеченных данных, поиск аномалий нормальные vs патологические звуки
сравнение вариантов оценки точности модели с использованием формальных метрик (accuracy, precision, recall, F1-score)

Работа над документированием проекта

написание отчёта по стажировке / подготовка публикации (научной или научно-популярной).

Требования

неоконченное высшее образование (очная форма обучения)
уверенное алгоритмическое мышление / знание основ программирования на Python
базовые знания в области обработки сигналов и машинного обучения
опыт работы с библиотеками машинного обучения (Scikit-learn, PyTorch, и др.)
умение работать с большими объемами данных / знание методов предобработки сигналов.

Ожидаемые результаты:

прототип система для автоматического анализа звуковых записей сердца и лёгких
подготовлена научная или научно-популярная статья о проделанной работе.

Условия

комфортный современный офис рядом с метро Кутузовская
официальное трудоустройство
возможность выбрать удобный график – офис/гибрид
корпоративный спортзал и зоны отдыха
более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития.