Intel Corporation arendab ja toodab andmetöötlustehnoloogiaid, mida kasutatakse personaalarvutites, andmekeskustes, pilvetaristus, ääresüsteemides, võrkudes ja 5G-keskkondades. Ettevõtte tootevalikusse kuuluvad Intel Core’i, Xeoni ja Atomi protsessorid ning eraldiseisvad graafikalahendused, tehisintellekti kiirendid, ränifotoniika, manustatud lahendused ning võrgu- ja salvestustehnoloogiad. Lisaks toetab ettevõte arendajaid tarkvaratööriistade ja tehniliste ressurssidega, keskendudes jõudlusele, turvalisusele ja tehisintellektil põhineva andmetöötluse edendamisele.
Tehisintarkvara inseneri lõputaseme praktikant Shanghais
Inteli lõputaseme praktika keskendub tehisintellekti järelduskoormuste taasesitamisele ja optimeerimisele andmekeskuse tehnoloogiate jaoks. Analüüsi jõudlust ja panusta täiustatud tehisintellektisüsteemide riistvara ja tarkvara ühisesse kavandamisse.
Kirjeldus
- Profileeri ja optimeeri tehisintellekti algoritme, raamistikke ja tarkvaraarhitektuure täpsuse ning jõudluse parandamiseks
- Taasesita tootmises kasutatavaid tehisintellekti järelduskoormusi ja loo tüüpilisi koormusprofiile
- Analüüsi jõudlust tarkvara- ja riistvarakihtides, et tuvastada süsteemi kitsaskohad
- Rakenda koormuste analüüsi tulemusi tehisintellektisüsteemide riistvara ja tarkvara ühise kavandamise algatustes
- Toeta rakendusuuringuid ning riistvara- ja tarkvaralahenduste lõimimist täiustatud tehisintellektisüsteemidesse
Nõuded
- Õpid praegu bakalaureuseõppes arvutitehnika, elektrotehnika, informaatika või mõne seotud tehnilise eriala õppekaval ning sul on 0–1 aastat praktilist erialast kogemust, mis on saadud praktikast, akadeemilistest projektidest, õppetööst või praktilisest väljaõppest; alternatiivina on sul sobiv magistrikraad ja puudub varasem töökogemus
- Pythoni oskus katsetamiseks ja arendustööks
- Tehisintellekti algoritmide, mudelite ja töökoormuste arendamise algteadmised
- Tehisintellekti raamistike, sealhulgas PyTorchi või TensorFlow’ tundmine
- Arvutiarhitektuuri, jõudlusanalüüsi ja profileerimismeetodite põhiteadmised
- Tugevad analüüsi- ja probleemilahendusoskused
- Oskus töötada tõhusalt koostööpõhises ja eri valdkondi ühendavas insenerikeskkonnas
- Huvi tehisintellektisüsteemide uurimise ning tehisintellekti praktiliste rakenduste vastu eri valdkondades
Hüved
- Praktiline kogemus järgmise põlvkonna tehisintellektisüsteemide arendamises osalemisel
- Võimalus laiendada tehnilisi teadmisi ja oskusi
- Koostööpõhine inseneritöö keskkond
- Kogemus rakendusuuringute ning riistvara- ja tarkvaralahenduste lõimimisega