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H&R Block
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B2BB2CFinanza
H&R Block è una società statunitense di servizi finanziari specializzata nella preparazione delle dichiarazioni dei redditi, nella contabilità e in soluzioni correlate per consumatori e piccole imprese. Fondata nel 1955, l’azienda combina uffici fiscali al dettaglio, attività in franchising e piattaforme digitali per supportare la presentazione delle dichiarazioni e i professionisti del settore, offrendo anche servizi come contabilità e gestione delle paghe per le piccole imprese, anticipi sui rimborsi e carte prepagate. La sua attività comprende i settori finanziario, dei servizi ai consumatori e dei servizi alle imprese, con team che supportano sia le esperienze dei clienti in presenza sia quelle online.
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Offerte dell’azienda

Stagista in machine learning presso H&R Block a Kansas City

Entra nella sede centrale di H&R Block a Kansas City come stagista in machine learning, sviluppando e implementando modelli di machine learning e IA generativa. Analizza i dati e contribuisci al supporto dei sistemi di machine learning in produzione.

USStati UnitiKSKansasMOMissouri
25 $ / ora
In sedeTirocinioLivello inizialeNessuna laurea richiestaLingua Richiesta: ingleseIngegnere del machine learning
AzureCloudPythonPyTorchScikit-LearnSQLTensorFlow

Descrizione

  • Sviluppare, addestrare e implementare modelli di machine learning e IA generativa per esigenze aziendali complesse
  • Preparare, pulire e analizzare set di dati per iniziative di machine learning
  • Migliorare l’accuratezza, l’efficienza e la scalabilità dei modelli per l’uso in produzione
  • Collaborare con i team di IA/machine learning e ingegneria sull’integrazione, l’implementazione e il monitoraggio dei modelli
  • Studiare i progressi nel machine learning, nel deep learning e nell’IA generativa
  • Contribuire alle revisioni del codice, alle discussioni tecniche e alla risoluzione collaborativa dei problemi
  • Registrare i risultati, comunicare gli insegnamenti appresi e presentare i risultati e le raccomandazioni dei progetti
  • Partecipare a workshop ed eventi Embark dedicati allo sviluppo professionale, al servizio alla comunità, al networking e a una cultura connessa

Requisiti

  • Diploma di scuola superiore o qualifica equivalente
  • Frequentare un corso di laurea in informatica, scienze informatiche o data science; machine learning; matematica applicata o computazionale; o un campo correlato
  • Media minima di 3,0
  • Capacità di lavorare efficacemente sia in autonomia sia all’interno di un team diversificato
  • Essere motivati, organizzati, affidabili e attenti ai dettagli
  • Solide capacità di comunicazione scritta e verbale
  • Capacità di apprendere rapidamente e utilizzare nuovi programmi informatici e database
  • Capacità di contribuire in un ambiente aziendale dinamico
  • Non è richiesta alcuna esperienza professionale precedente
  • Conoscenza dei fondamenti del machine learning, inclusi addestramento, test, valutazione e ottimizzazione dei modelli
  • Esperienza con PyTorch, TensorFlow, scikit-learn o framework di machine learning comparabili
  • Familiarità con Python e i concetti fondamentali del machine learning
  • Familiarità con SQL, analisi dei dati e preparazione dei dati
  • Esperienza con Microsoft Azure, Azure Machine Learning o altre piattaforme cloud di IA/machine learning
  • Interesse per l’IA generativa, i modelli linguistici di grandi dimensioni, gli embeddings, la ricerca vettoriale e gli agenti di IA
  • Costituiscono un plus corsi o esperienza progettuale in IA, machine learning, data science o IA generativa

Benefit

  • Permessi retribuiti durante la Reboot Week annuale di H&R Block, dal 28 giugno al 2 luglio
  • Contributo per l’alloggio per gli studenti il cui indirizzo permanente si trova a più di 50 miglia dall’area metropolitana di Kansas City
  • Starbucks in sede
  • Mensa aziendale
  • Centro fitness gratuito
  • Parcheggio gratuito
  • Workshop ed eventi di sviluppo professionale
  • Opportunità di servizio alla comunità attraverso Make Every Block Better
  • Opportunità di networking con dirigenti, direttori, vicepresidenti e mentori
  • Eventi e attività Connected Culture

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