Intern, Machine Learning Engineer

Opis firmy
Odkryj swoją przyszłość z Grab! W Grab działamy zgodnie z zasadami The Grab Way, naszą główną misją i zasadami, które obejmują Serce, Ambicję, Honor i Pokorę, mając na celu tworzenie ekonomicznego upoważnienia na terenie całej Azji Południowo-Wschodniej. To miejsce, gdzie twoja praca bezpośrednio wpływa na życie ludzi i napędza innowacje.

Gotowy, aby rozpocząć swoją karierę w lipcu 2024? Grab szuka zaangażowanych studentów, gotowych na 3- do 6-miesięczny staż. Prosimy o podanie dostępnego okresu w swoim CV, ponieważ jest to kluczowe dla Twojej aplikacji.

Poznaj zespół AIP w Grab – kluczową grupę skoncentrowaną na wykorzystaniu AI do usprawnienia podejmowania decyzji i automatyzacji w całej firmie. Nasze projekty obejmują rozwój narzędzi do uczenia maszynowego i automatyzacji napędzanej AI, obsługę danych o zachowaniach klientów oraz prowadzenie eksperymentów. Dołącz do zespołu, który pasjonuje się transformacyjną mocą AI!

Szukamy z pasją stażystów na stanowisko Machine Learning Engineer, którzy są chętni do rozwijania swoich umiejętności w zakresie inżynierii usług backendowych, pełnego stosu technologicznego lub przetwarzania dużych danych. Ta rola to nie tylko kodowanie, ale także wykorzystanie własnej inicjatywy do rozwiązywania rzeczywistych problemów i skutecznego przyczyniania się do naszych rozwiązań.

• Rozwijanie możliwości AutoML dla adaptacyjnych eksperymentów i ogólnych usług ML.
• Tworzenie biblioteki ogólnych modeli zastępczych i funkcji nabywania.
• Konstruowanie pętli oceny i selekcji modeli.
• Rozwój ogólnych narzędzi do ewaluacji i wizualizacji.
• Budowanie pętli informacyjnych w celu udoskonalania i poprawy systemów.

Czy pasujesz? Sprawdź nasze wymagania:

• Aktualnie studiujesz na kierunku Informatyki, Inżynierii Oprogramowania lub pokrewnym.
• Mocne podstawy w algorytmach i strukturach danych.
• Biegłość w Pythonie i znajomość frameworka ML takiego jak TensorFlow lub PyTorch.
• Doświadczenie w systemach kontroli wersji (VCS) takich jak git, oraz zrozumienie pełnego cyklu życia oprogramowania.
• Znajomość frameworków do przetwarzania dużych zbiorów danych takich jak Spark czy Ray oraz przetwarzania zdarzeń w czasie rzeczywistym.

Oto co może cię wyróżnić:

• Doświadczenie w budowaniu produkcyjnych systemów uczenia maszynowego.
• Doświadczenie z modelami podstawowymi (np. dużymi modelami językowymi).

W Grab jesteśmy zobowiązani do tworzenia inkluzywnego środowiska pracy i rozpoznajemy unikalne wyzwania, którym mogą stawić czoła niektóre osoby. Aktywnie pracujemy nad rozwiązaniem tych problemów, dążąc do inkluzji dla wszystkich Grabberów.

Chcesz