1.001 – 5.000 Funcionários
Patrocinador de visto H1BConsultoriaCuidados de saúdeIndústria de transformaçãoA Kinaxis desenvolve software de orquestração da cadeia de suprimentos que ajuda as organizações a planejar, gerenciar e responder a operações complexas. Sua plataforma Maestro combina planejamento com inteligência artificial, análises avançadas e visibilidade de dados em tempo real para apoiar decisões mais bem fundamentadas em toda a cadeia de suprimentos. As soluções da empresa são relevantes para organizações de setores como manufatura, saúde e consultoria, com foco em melhorar a eficiência, antecipar a demanda e se adaptar rapidamente quando ocorrem interrupções.
Estagiário(a) de pesquisa em IA e aprendizado de máquina – Canadá (híbrido)
Pesquise métodos de previsão de séries temporais e IA generativa para o planejamento da cadeia de suprimentos na Kinaxis. Desenvolva habilidades práticas de aprendizado de máquina por meio de experimentos, protótipos e colaboração com equipes de pesquisa e produto.
Descrição
- Realizar pesquisa aplicada em aprendizado de máquina, previsão de séries temporais e IA generativa para o planejamento da cadeia de suprimentos
- Revisar a literatura de pesquisa, identificar abordagens promissoras e definir perguntas e hipóteses testáveis
- Projetar e executar experimentos reproduzíveis com conjuntos de dados reais e de referência
- Desenvolver e avaliar modelos em comparação com referências robustas usando métricas quantitativas e qualitativas
- Interpretar resultados, limitações, robustez e trade-offs práticos
- Apresentar os resultados da pesquisa a públicos técnicos e não técnicos
- Criar protótipos de pesquisa e trabalhar com pesquisadores, cientistas de dados, engenheiros e especialistas de domínio para avaliar o potencial do produto
- Contribuir para conceitos de produto, relatórios técnicos, demonstrações, publicações e pedidos de patente quando apropriado
- Trabalhar com um mentor dedicado durante todo o estágio
Requisitos
- Estar cursando atualmente ou ter concluído recentemente um mestrado ou doutorado em ciência da computação, aprendizado de máquina, estatística, matemática aplicada, pesquisa operacional ou área relacionada
- Ser elegível para um estágio por estar matriculado(a) em período integral ou por ter se formado nos 12 meses anteriores à data de término da alocação
- Ter sólida base em aprendizado de máquina, estatística e desenho experimental
- Possuir experiência prática em pesquisa de IA/aprendizado de máquina adquirida na pós-graduação, em publicações, dissertação, estágios de pesquisa ou projetos substanciais
- Ter proficiência em Python e experiência com frameworks contemporâneos de aprendizado de máquina
- Ser capaz de transformar problemas abertos em hipóteses testáveis, experimentos rigorosos e conclusões bem fundamentadas
- Experiência com previsão de séries temporais, previsão probabilística ou modelos fundacionais de séries temporais, como PFNs, é considerada uma vantagem
- Familiaridade com IA generativa, incluindo modelos de linguagem de grande porte, geração aumentada por recuperação e agentes, é considerada uma vantagem
- Conhecimento de inferência estatística, quantificação de incerteza ou inferência causal é considerado uma vantagem
- Experiência na avaliação de modelos fundacionais por meio de ajuste fino, adaptação, benchmarking ou análise de erros é considerada uma vantagem
- Experiência em comunicação de pesquisa demonstrada por publicações, preprints ou relatórios técnicos é considerada uma vantagem
- Deve estar baseado(a) no fuso horário do leste do Canadá; estagiários em Ottawa ou Toronto devem trabalhar no escritório pelo menos três dias por semana
Benefícios
- Política de férias flexível e dias de folga Kinaxis para toda a empresa
- Modelos de trabalho flexíveis
- Programas de apoio ao bem-estar físico e mental
- Aulas virtuais regulares de atividade física
- Oportunidades de mentoria, treinamento e desenvolvimento de carreira
- Programas de reconhecimento e recompensas por indicação
- Hackathons