Machine Learning Intern

Job expired!

NVIDIA в настоящее время ищет несколько исключительных стажеров по машинному обучению, чтобы стать частью команды NVIDIA AI Technology Center, базирующейся в Гонконге. Эта захватывающая возможность идеально подходит для кандидатов, увлеченных передовыми исследованиями и реальными приложениями технологий глубокого обучения. В NVIDIA мы живем инновациями и значительным влиянием нашей работы на мир.

Как стажер, вы будете:

  • Проводить оригинальные исследования в разнообразных областях, таких как основы глубокого обучения, обработка естественного языка, интерпретируемый ИИ, генеративный ИИ и физически обоснованное машинное обучение.
  • Оставаться в курсе последних разработок технологии NVIDIA и создавать демонстрации для региональных мероприятий.
  • Помогать в привлечении сообщества ИИ, организовывая и участвуя в семинарах и совместных проектах.
  • Разрабатывать и внедрять новаторские методы ИИ и глубокого обучения, которые могли бы повлиять как на академическую, так и на промышленную сферы.
  • Сотрудничать с выдающимися внешними исследователями в области ИИ.

Идеальный кандидат будет иметь:

  • Бакалаврат, магистратуру или докторскую степень в процессе обучения в области компьютерных наук, электротехники/компьютерного инжиниринга, физики, математики или связанных с ними инженерных дисциплин.
  • Глубокие знания генеративного ИИ, компьютерного зрения, обработки естественного языка, дифференциальных уравнений и методов глубокого обучения.
  • Энтузиазм к обучению на протяжении всей жизни и стремление быть на переднем крае технологий.
  • Исключительные коммуникативные навыки на английском языке, как устные, так и письменные.
  • Продвинутые навыки программирования на Python/C++ и знакомство с распространенными фреймворками глубокого обучения.

NVIDIA не просто лидер в технологии Глубокого Обучения на ГПУ, но и признана во всем мире как «компания ИИ». Наши прорывные достижения в области ИИ и глубокого обучения трансформируют отрасли и улучшают наше понимание мира. От усовершенствования технологий распознавания