Intern, Machine Learning Engineer

Описание компании
Примите будущее вместе с Grab! В Grab мы действуем в соответствии с принципами Grab Way — это наша основная миссия и принципы, которые включают в себя Сердце, Стремление, Честь и Смирение, направленные на создание экономических возможностей по всему Юго-Восточному Азии. Это место, где ваш труд напрямую влияет на жизни людей и способствует инновациям.

Готовы начать карьеру в июле 2024 года? Grab ищет преданных своему делу студентов, доступных для стажировки на срок от 3 до 6 месяцев. Пожалуйста, убедитесь, что вы указали желаемую продолжительность стажировки в своем резюме, так как это критически важно для вашей заявки.

Познакомьтесь с командой AIP в Grab – ключевой группой, сосредоточенной на использовании ИИ для улучшения принятия решений и автоматизации по всей компании. Наши проекты варьируются от разработки инструментов для Machine Learning и автоматизации на основе ИИ до обработки данных о поведении клиентов и проведения экспериментов. Присоединяйтесь к команде, увлеченной трансформационной силой ИИ!

Мы в поисках страстных стажеров-инженеров по машинному обучению, которые стремятся развивать свои навыки в области основных сервисов backend, full stack разработки или обработки больших данных. Эта роль не только о программировании, но и об использовании вашей инициативы для решения реальных проблем и эффективного вклада в наши решения.

• Разрабатывать возможности AutoML для адаптивных экспериментов и общих ML сервисов.
• Создать библиотеку общих суррогатных моделей и функций приобретения.
• Строить циклы оценки и выбора моделей.
• Разрабатывать общие инструменты для оценки и визуализации.
• Построить обратные связи для уточнения и улучшения систем.

Вы подходите? Проверьте наши обязательные требования:

• В настоящее время обучаетесь на программе бакалавриата или магистратуры по специальности компьютерные науки, программная инженерия или по смежной специальности.
• Прочные основы в алгоритмах и структурах данных.
• Владение Python и знакомство с фреймворком ML, таким как TensorFlow или PyTorch.
• Опыт работы с системами контроля версий (VCS), например git, и понимание полного жизненного цикла разработки программного обеспечения.
• Знакомство с фреймворками для