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Pasantía en Aprendizaje Automático / Ciencia de Datos
Salario negociable
Workable
Tiempo completo
Presencial
Sin requisito de experiencia
Sin requisito de título
Berkeley, CA, USA
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Descripción

Eluvio utiliza una amplia gama de técnicas de aprendizaje automático y aprendizaje profundo dentro de su estructura de contenido. Este puesto ofrece una oportunidad de pasantía para estudiantes con excelentes antecedentes académicos que estén cursando posgrados en ciencias de la computación, ciencia de datos o campos relacionados (o estudiantes universitarios avanzados) para trabajar en nuestras oficinas con nuestro equipo de ingeniería de software en soluciones de ciencia de datos, aprendizaje automático y aprendizaje profundo. Responsabilidades Trabajar con el equipo de Aprendizaje Automático y Ciencia de Datos de Eluvio Construir modelos de aprendizaje automático de nivel de producción sobre conjuntos de datos a gran escala para aumentar la inteligencia del contenido de video/audio Proporcionar recomendaciones basadas en datos y conclusiones accionables sobre problemas como comprensión/aumento/ubicación del contenido Desarrollar canalizaciones de aprendizaje multifuncionales Colaborar con los equipos de producto e ingeniería para implementar modelos a gran escala Requisitos Cualificaciones deseadas Estudiante de maestría o doctorado en Ingeniería Informática/Estadística/Matemáticas/Física, o estudiante universitario avanzado Experiencia académica sólida en ciencia de datos o aprendizaje automático, o pasantía previa Dominio de Python o R Conocimiento de algoritmos de aprendizaje automático/profundos (por ejemplo, boosting por gradiente, CNN, modelos de secuencia) y marcos/bibliotecas (por ejemplo, Tensorflow, PyTorch, Sci kit-learn) Conocimiento de visión por computadora y procesamiento del lenguaje natural Excelentes habilidades comunicativas, organizado, capaz de realizar múltiples tareas y ser un buen miembro del equipo Capacidad para equilibrar la atención al detalle con una ejecución ágil Beneficios Pasantía remunerada

Fuentea:  workable Ver publicación original
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