Data Scientist - Intern

Moffatt & Nichol, ведущий мировой лидер в области комплексных прибрежных и морских инфраструктур, приглашает кандидатов на позицию Стажера-аналитика данных в нашем офисе в Валенсии. Присоединяйтесь к работе над передовыми проектами и получите бесценный опыт в индустрии вместе с нами!

С 1945 года Moffatt & Nichol зарекомендовала себя как выдающийся глобальный советник по инфраструктуре в США, специализирующийся на планировании и проектировании объектов, критически важных для побережья, гаваней и рек. Мы гордимся тем, что были признаны номером 1 по Морским и Портовым Услугам и входим в Топ-50 Дизайнеров на Международных Рынках по версии Engineering News-Record (ENR). Наша квалифицированная команда состоит из инженеров, планировщиков, ученых и архитекторов, которые предоставляют индивидуализированные услуги по всей Америке, Европе и Тихоокеанскому региону.

Как стажер-аналитик данных, вы будете:

• Разрабатывать и реализовывать системы на основе искусственного интеллекта для автоматизированного сбора данных и обработки данных в реальном времени из глобальных морских источников.
• Создавать динамические алгоритмы геозонирования для оптимизации морских операций и повышения осведомленности о ситуации.
• Сотрудничать с командами разработчиков для интеграции моделей ИИ в существующие платформы, обеспечивая оптимальную функциональность и пользовательский опыт.
• Проводить тщательное тестирование и контроль качества всех систем, документировать и совершенствовать производительность.
• Подготавливать полную проектную документацию и проводить презентации для заинтересованных сторон о возможностях системы и ее преимуществах.

Пожалуйста, имейте в виду, что обязанности могут быть скорректированы по мере необходимости без предварительного уведомления.

Идеальные кандидаты должны обладать:

• Текущей записью о зачислении в программу бакалавриата или магистратуры по направлению Компьютерные науки, Наука о данных, Искусственный интеллект или смежные специальности.
• Доказанным владением языков программирования, таких как Python или R.
• Знакомством с библиотеками машинного обучения, такими как TensorFlow или PyTorch.
• Сильными аналитическими навыками и тщательным вн