Category Archives: news

Стажировка в J.P. Morgan

Студенты второго курса магистратуры приглашаются на стажировку.  Стажировка рассчитана на срок до 6 месяцев (з/п выплачивается) Желающим необходимо подготовить резюме на английском языке и выслать на адрес  IVTsvetkov@mephi.ru до 01.11.2017, в копию MAKabanov@mephi.ru
Из требований — техническая специальность и знание английского языка. Описание:
We offer  internship o   Quantitative Research and Machine learning
  • Internship are at Associate level
  • They range from 3-6 months
  • Our aim is to offer a full time role to all interns that are successful during the internship
  •  Line of Business:
    • Corporate & Investment Bank
  • Job Description:
    • Spend your internship working alongside our top tier professionals, driving innovation through financial engineering, derivatives modeling, asset and liability management and risk management. You’ll help develop and maintain mathematical models, methodologies and tools used throughout the firm while gaining in-depth insight into the world of investment banking and associated model risk.
  What You Can Expect Work in partnership with our quant team, technology and risk managers to develop the sophisticated mathematical models and cutting-edge methodologies that support our global business. You’ll contribute to the firm’s product innovation, effective risk management, and financial and risk controls.   You’ll collaborate with our leading quantitative research team to develop models using Machine Learning techniques.   You will work alongside technology and other QR teams to develop analytics tools for the Front Office while gaining technical knowledge and insight in market valuations. The tools will be based on statistical models and machine learning, and built to increase business efficiency and PnL (e.g. inventory/portfolio optimization, liquidity / balance sheet prediction etc…) Colleagues, tutors and mentors will support your learning and growth throughout the Internship. You may receive an offer of full-time employment upon successful completion of the program.   About You J.P. Morgan is looking for additional interns with a Machine Learning/ Data Science background for our 2018 Associate Internship Programme. We’re looking for innovative problem-solvers with a passion for developing complex solutions that support our global business.   Key Qualifications:
  • Enrolled in a master’s or Ph.D. degree program in math, sciences, engineering, computer science or other quantitative fields
  • Core expertise in statistics and/ or machine learning techniques.
  • Mastery of advanced mathematics with a deep knowledge of statistical modelling/ data science or exceptional software design and development skills using C++ or Python. (Knowledge of ML libraries such as TensorFlow is a plus)
  • Excellent analytical, quantitative and problem solving skills and demonstrated research skills
  • Strong communication skills (both verbal and written) and the ability to present findings to a non-technical audience
  Our Mission Talent is the currency of our business. Our commitment to providing best-in-class industry solutions is enabled by you. In turn, we offer a framework for career growth through unmatched training, experiences and access across our businesses in over 100 countries. Our collaborative culture is designed to support your success — wherever it takes you.   Start dates We have 4 set start dates for the program:
  • April 2018
  • June 2018
  • July 2018
  • September 2018
   
  • Line of Business:
    • Corporate & Investment Bank
  • Job Description:
    • Quantitative Research at J.P. Morgan includes two separate disciplines:
  1. CIB Quantitative Research: supports the Corporate and Investment Bank (CIB) trading businesses
  2. Model Risk Governance & Review: responsible for the review and approval of models developed firmwide
Spend your internship working alongside our top tier professionals, driving innovation through financial engineering, derivatives modeling, asset and liability management and risk management. You’ll help develop or validate mathematical models, methodologies and tools used throughout the firm while gaining in-depth insight into the world of investment banking and associated model risk.   Our Mission Talent is the currency of our business. Our commitment to providing best-in-class industry solutions is enabled by you. In turn, we offer a framework for career growth through unmatched training, experiences and access across our businesses in over 100 countries. Our collaborative culture is designed to support your success — wherever it takes you.   What You Can Expect Work in partnership with our traders, marketers, developers and risk managers to review and maintain the sophisticated mathematical models and cutting-edge methodologies that support our global business. You’ll contribute to the firm’s product innovation, effective risk management, and financial and risk controls.   You will collaborate with members of our leading CIB Quantitative Research (QR) team or the Model Risk Governance & Review (MRGR) team.   CIB Quantitative Research (QR) QR is responsible for developing and maintaining sophisticated mathematical models, methodologies and tools used throughout the firm. QR is comprised of several functional teams:
  • Asset aligned teams supporting the respective trading businesses — QR Rates, QR Credit/Securitized Product Group, QR FX, QR Equity Derivatives, QR Commodities, QR financing, or QR emerging markets
  • Algorithmic trading strategies teams — QR Equity Linear
  • Cross asset aligned teams
  • QR Market Risk team support the market risk management and capitalization across the firm’s trading businesses,
  • QR Counterparty Credit Risk team supports the CVA trading desk, which is responsible for managing the bank’s retained counterparty credit risk,
  • QR Analytics team is responsible for core library frameworks, cross-asset pricing engines, continuous integration infrastructure and high-performance computing.
  Model Risk Governance & Review (MRGR) MRGR works with the model developers and the business to review and approve models for actual use and monitor performance for risk measurement.  MRGR is comprised of two functional teams, each with sub-teams aligned by asset class:
  • Model Review Group (MRG) carries out the review of models used across the firm and assesses and helps mitigate model risk in the context of valuation, risk measurement, capital calculation, and other material decision-making processes
  • Model Governance Group (MGG) helps manage the firms model risk, provides guidance on a model’s appropriate usage within a business context, evaluates ongoing model performance, performs model validation and ensures that model users are aware of model risks.
  We will support your learning and growth throughout the internship. You may receive an offer of full-time employment upon successful completion of the program.   About You We’re looking for innovative problem-solvers with a passion for developing complex solutions that support our global business.   Key Qualifications:
  • Enrolled in a master’s or Ph.D. degree program in math, sciences, engineering, computer science or other quantitative fields
  • Core expertise in math, statistics, sciences, engineering or computer science
  • Mastery of advanced mathematics (probability theory, stochastic calculus, partial differential equations, numerical analysis, statistics, econometrics, machine learning) or exceptional software design and development skills using C++ or Python.
  • Knowledge of options pricing theory, trading algorithms or financial regulations a plus
  • Excellent analytical, quantitative and problem solving skills and demonstrated research skills
  • Strong communication skills (both verbal and written) and the ability to present findings to a non-technical audience
Start dates We have 4 set start dates for the program:
  • April 2018
  • June 2018
  • July 2018
  • September 2018

РСПЗ УИР НИР

Расширенное содержание пояснительной записки необходимо сдать до 25 октября включительно в электронном виде через АИС. В случае проблем с АИС выслать на super.kafedra22@yandex.ru.

Титул (РСПЗ) УИР

Титул (РСПЗ) НИР

Распределение по дисциплинам по выбору

ФИО Группа Выбор 1 Выбор 2 Выбор 3
Бегун Марина Дмитриевна Б14-505 Основы моделирования систем
Девяткина Анастасия Сергеевна Б14-505 Моделирование систем (Matlab)
Звонарев Илья Евгеньевич Б14-505 Основы моделирования систем
Зычкова Елизавета Олеговна Б14-505 Основы моделирования систем
Клюев Михаил Юрьевич Б14-505 Основы моделирования систем
Козин Иван Антонович Б14-505 Основы моделирования систем
Максимова Анастасия Юрьевна Б14-505 Основы моделирования систем
Малынов Андрей Александрович Б14-505 Основы моделирования систем
Маслов Дмитрий Васильевич Б14-505 Моделирование систем (Matlab)
Рогачев Александр Игоревич Б14-505 Основы моделирования систем
Саенко Дмитрий Сергеевич Б14-505 Моделирование систем (Matlab)
Саркисов Мосес Михайлович Б14-505 Основы моделирования систем
Степаненко Вячеслав Николаевич Б14-505 Основы моделирования систем
Струговцова Валентина Юрьевна Б14-505 Основы моделирования систем
Федоров Максим Юрьевич Б14-505 Основы моделирования систем
Эйдлина Мария Андреевна Б14-505 Моделирование систем (Matlab)
Юрин Александр Александрович Б14-505 Основы моделирования систем
Аринчёхина Юлия Александровна Б14-506 Моделирование систем (Matlab)
Буравенкова Яна Евгеньевна Б14-506 Моделирование систем (Matlab)
Гусева Екатерина Сергеевна Б14-506 Моделирование систем (Matlab)
Карх Елизавета Дмитриевна Б14-506 Моделирование систем (Matlab)
Кокорев Дмитрий Сергеевич Б14-506 Основы моделирования систем
Крылов Дмитрий Игоревич Б14-506 Моделирование систем (Matlab)
Кузнецова Ксения Евгеньевна Б14-506 Моделирование систем (Matlab)
Пономарёв Евгений Александрович Б14-506 Моделирование систем (Matlab)
Степаненко Даниил Борисович Б14-506 Основы моделирования систем
Шедько Андрей Юрьевич Б14-506 Моделирование систем (Matlab)
Юдин Никита Сергеевич Б14-506 Основы моделирования систем
Акимутин Евгений Евгеньевич М16-504 Абстрактные вычислительные машины Проектирование кибернетических систем, основанных на знаниях Машинное обучение
Безверхний Евгений Викторович М16-504 Абстрактные вычислительные машины Семантическое конфигурирование программных систем Конструирование программных систем
Бекназаров Нурсултан Бекназарович М16-504 Обработка аудиовизуальной информации Проектирование баз данных кибернетических систем Конструирование программных систем
Викторов Николай Юрьевич М16-504 Обработка аудиовизуальной информации Проектирование баз данных кибернетических систем Конструирование программных систем
Домрачева Анастасия Игоревна М16-504 Абстрактные вычислительные машины Семантическое конфигурирование программных систем Конструирование программных систем
Имашев Нурсултан Нурбекович М16-504 Обработка аудиовизуальной информации Проектирование баз данных кибернетических систем Конструирование программных систем
Нестеренко Дмитрий Юрьевич М16-504 Обработка аудиовизуальной информации Проектирование баз данных кибернетических систем Конструирование программных систем
Никулин Илья Алексеевич М16-504 Абстрактные вычислительные машины Семантическое конфигурирование программных систем Конструирование программных систем
Рубан София Ивановна М16-504 Абстрактные вычислительные машины Семантическое конфигурирование программных систем Машинное обучение
Баландина Анита Ивановна М16-514 Обработка аудиовизуальной информации Проектирование баз данных кибернетических систем Машинное обучение
Волков Дмитрий Алексеевич М16-514 Обработка аудиовизуальной информации Проектирование баз данных кибернетических систем Конструирование программных систем
Касьяненко Александр Сергеевич М16-514 Абстрактные вычислительные машины Проектирование кибернетических систем, основанных на знаниях Конструирование программных систем
Коротких Дмитрий Сергеевич М16-514 Абстрактные вычислительные машины Проектирование кибернетических систем, основанных на знаниях Машинное обучение
Косткина Анастасия Дмитриевна М16-514 Обработка аудиовизуальной информации Проектирование баз данных кибернетических систем Машинное обучение
Лебедев Андрей Владимирович М16-514 Обработка аудиовизуальной информации Проектирование баз данных кибернетических систем Конструирование программных систем
Макеев Иван Станиславович М16-514 Обработка аудиовизуальной информации Проектирование баз данных кибернетических систем Машинное обучение
Малофеева Анна Вячеславовна М16-514 Обработка аудиовизуальной информации Проектирование баз данных кибернетических систем Машинное обучение
Мехряков Владислав Владимирович М16-514 Абстрактные вычислительные машины Проектирование кибернетических систем, основанных на знаниях Конструирование программных систем
Микрюков Александр Владимирович М16-514 Абстрактные вычислительные машины Проектирование кибернетических систем, основанных на знаниях Конструирование программных систем
Седова Оксана Михайловна М16-514 Обработка аудиовизуальной информации Проектирование баз данных кибернетических систем Конструирование программных систем
Симаков Алексей Анатольевич М16-514 Абстрактные вычислительные машины Проектирование кибернетических систем, основанных на знаниях Конструирование программных систем
Барыкин Леонид Романович М16-524 Абстрактные вычислительные машины Проектирование баз данных кибернетических систем Конструирование программных систем
Дадтеев Казбек Маирбекович М16-524 Абстрактные вычислительные машины Проектирование кибернетических систем, основанных на знаниях Конструирование программных систем
Лукашевич Никита Юрьевич М16-524 Обработка аудиовизуальной информации Проектирование баз данных кибернетических систем Конструирование программных систем
Нейманова Анастасия Александровна М16-524 Обработка аудиовизуальной информации Проектирование баз данных кибернетических систем Конструирование программных систем
Нестеров Александр Павлович М16-524 Обработка аудиовизуальной информации Проектирование баз данных кибернетических систем Машинное обучение
Полюдовкин Андрей Николаевич М16-524 Обработка аудиовизуальной информации Проектирование баз данных кибернетических систем Конструирование программных систем
Роговая Наталья Васильевна М16-524 Абстрактные вычислительные машины Проектирование баз данных кибернетических систем Конструирование программных систем
Романов Илья Игоревич М16-524 Абстрактные вычислительные машины Проектирование кибернетических систем, основанных на знаниях Машинное обучение
Руданов Михаил Владимирович М16-524 Обработка аудиовизуальной информации Проектирование баз данных кибернетических систем Машинное обучение
Смирнов Михаил Андреевич М16-524 Абстрактные вычислительные машины Проектирование баз данных кибернетических систем Машинное обучение
Сорокин Станислав Вадимович М16-524 Обработка аудиовизуальной информации Проектирование баз данных кибернетических систем Машинное обучение
Трекина Татьяна Алексеевна М16-524 Абстрактные вычислительные машины Проектирование кибернетических систем, основанных на знаниях Конструирование программных систем
Харитонов Евгений Александрович М16-524 Обработка аудиовизуальной информации Проектирование баз данных кибернетических систем Машинное обучение
Ширяк Алексей Сергеевич М16-524 Обработка аудиовизуальной информации Проектирование баз данных кибернетических систем Конструирование программных систем
Антонова Лидия Викторовна Б15-503 Параллельное программирование
Голобородов Александр Юрьевич Б15-503 Параллельное программирование
Ильичев Алексей Михайлович Б15-503 Параллельное программирование
Кадыров Илья Станиславович Б15-503 Современные средства программирования
Ключников Максим Маратович Б15-503 Современные средства программирования
Коротаев Никита Антонович Б15-503 Параллельное программирование
Лимонов Павел Андреевич Б15-503 Современные средства программирования
Локтионов Алексей Александрович Б15-503 Современные средства программирования
Нетребский Василий Константинович Б15-503 Параллельное программирование
Николайчик Александр Евгеньевич Б15-503 Параллельное программирование
Олейников Никита Дмитриевич Б15-503 Параллельное программирование
Российский Максим Эдуардович Б15-503 Современные средства программирования
Сегаль Станислав Михайлович Б15-503 Параллельное программирование
Тихомирова Светлана Алексеевна Б15-503 Микропроцессорные системы
Эргашев Орифджон Исмонжонович Б15-503 Параллельное программирование
Блинов Евгений Александрович Б15-506 Микропроцессорные системы
Богатырева Анастасия Андреевна Б15-506 Параллельное программирование
Буянов Дмитрий Романович Б15-506 Микропроцессорные системы
Виноградова Анна Романовна Б15-506 Параллельное программирование
Горбатенко Полина Александровна Б15-506 Параллельное программирование
Лопухова Арина Андреевна Б15-506 Параллельное программирование
Лункин Александр Павлович Б15-506 Параллельное программирование
Онучина Анна Сергеевна Б15-506 Параллельное программирование
Румянцев Никита Денисович Б15-506 Параллельное программирование
Слиньков Александр Александрович Б15-506 Параллельное программирование
Совков Андрей Дмитриевич Б15-506 Параллельное программирование
Сорокин Дмитрий Олегович Б15-506 Современные средства программирования
Султанов Азат Русланович Б15-506 Параллельное программирование
Широков Кирилл Артурович Б15-506 Микропроцессорные системы

Б15-503, 506

Проверьте расписание по дисциплине «Параллельное программирование».

НИР/УИР

Запущена АИС для учета НИР/УИР групп М17-504,514, М16-504,514,524 и Б14-505,506.

Преподаватели и студенты должны были получить логины и пароли учетных записей.

До 15.09 необходимо оформить задания студентов этих групп на НИР/УИР в АИС.

По вопросам распределения студентов и доступа к АИС пишите Никифорову А.Ю.

Оформлять задание в бумажном виде на данный момент не нужно.