Intern - Data Science

W Yara International jesteśmy częścią globalnej sieci, współpracując nad zyskownym i odpowiedzialnym rozwiązywaniem kluczowych wyzwań świata, takich jak niedobór zasobów, brak bezpieczeństwa żywnościowego i zmiany środowiskowe. Jako liderzy w tworzeniu pozytywnej dla natury przyszłości żywnościowej, ułatwiamy rozwój zrównoważonego rolnictwa poprzez innowacyjne rozwiązania i narzędzia cyfrowe, mające na celu rozwiązanie globalnych problemów rolnictwa. Posiadając szerszą obecność w około 150 krajach oraz dedykowaną kadrę około 17 000 pracowników, Yara stoi na czele transformacji produkcji żywności w Europie w kierunku zrównoważoności i efektywności.

Yara Farming Solutions w Europie poszukuje dynamicznego i zmotywowanego Stażysty ds. Data Science do dołączenia do naszego zespołu na 6-miesięczny obowiązkowy staż. To ekscytująca rola jest dostosowana dla studentów, którzy obecnie studiują informatykę, analizę danych lub pokrewne dziedziny i są chętni do spełnienia wymagań obowiązkowego stażu, jednocześnie aktywnie przyczyniając się do kluczowych projektów w naszej organizacji.

• Badania i wdrożenie zaawansowanych technik uczenia maszynowego do wykrywania anomalii, w tym maszyn wektorów nośnych dla jednej klasy (SVM), Isolation Forest i autoenkoderów.
• Współpraca z naszym zespołem data science w celu udoskonalenia i integracji modeli uczenia maszynowego do naszego autorskiego zestawu do wykrywania anomalii.
• Analiza danych szeregów czasowych z mechanicznych środków produkcji w celu wykrycia anomalii, przyczyniając się do rozwiązań w dziedzinie predykcyjnego utrzymania ruchu.
• Optymalizacja modeli uczenia maszynowego do efektywnego zastosowania w środowiskach produkcyjnych.
• Dokumentowanie odkryć i przekazywanie raportów z postępów zespołowi i kluczowym interesariuszom w sposób wpływowy.

• Obecne studiowanie na programie licencjackim (co najmniej 4 semestr) lub magisterskim z informatyki, analizy danych lub podobnych dyscyplin.
• Doświadczenie w technikach uczenia maszynowego specyficznych dla wykrywania anomalii, takich jak jednoklasowy SVM, Isolation Forest i autoenkodery.
• Zaawansowane umiejętności programowania w Pythonie, w tym znajomość z frameworkami takimi jak scikit-learn, TensorFlow i PyTorch.
• Umiejętności zarządzania i analizy danych szeregów czasowych, w połączeniu z doskonałymi zdolnościami rozwiązywania problemów.
• Mocne umiejętności współpracy zespołowej i dryg do skutecznego komunikowania szczegółów technicznych niefachowej publiczności.

Prosimy pamiętać, że jest to 6-miesięczny obowiązkowy staż. Wskazane preferowany okres w aplikacji wraz z zaświadczeniem o zapisie na