Kinaxis vyvíja softvér na orchestráciu dodávateľských reťazcov, ktorý organizáciám pomáha plánovať, riadiť a reagovať na zložité operácie. Jej platforma Maestro spája plánovanie s podporou umelej inteligencie, pokročilú analytiku a prehľad o údajoch v reálnom čase, aby umožnila prijímať informovanejšie rozhodnutia v celom dodávateľskom reťazci. Riešenia spoločnosti sú relevantné pre organizácie v oblastiach vrátane výroby, zdravotníctva a poradenstva, pričom sa zameriavajú na zvyšovanie efektivity, predvídanie dopytu a rýchle prispôsobenie sa výpadkom.
Stážista vo výskume umelej inteligencie a strojového učenia – Kanada (hybridne)
Skúmajte metódy prognózovania časových radov a generatívnej AI pre plánovanie dodávateľského reťazca v spoločnosti Kinaxis. Rozvíjajte praktické schopnosti v oblasti strojového učenia prostredníctvom experimentov, prototypov a spolupráce s výskumnými a produktovými tímami.
Popis
- Vykonávajte aplikovaný výskum strojového učenia v oblasti prognózovania časových radov a generatívnej AI pre plánovanie dodávateľského reťazca
- Preštudujte výskumnú literatúru, identifikujte sľubné prístupy a formulujte testovateľné otázky a hypotézy
- Navrhujte a realizujte reprodukovateľné experimenty s reálnymi a benchmarkovými súbormi údajov
- Vytvárajte a vyhodnocujte modely v porovnaní so silnými základnými modelmi pomocou kvantitatívnych a kvalitatívnych ukazovateľov
- Interpretujte zistenia, obmedzenia, robustnosť a praktické kompromisy
- Prezentujte výsledky výskumu technickému aj netechnickému publiku
- Vytvárajte výskumné prototypy a spolupracujte s výskumníkmi, dátovými vedcami, inžiniermi a doménovými odborníkmi na posúdení produktového potenciálu
- Prispievajte ku konceptom produktov, technickým správam, ukážkam, publikáciám a patentovým prihláškam podľa potreby
- Počas celej stáže spolupracujte s prideleným mentorom
Požiadavky
- Momentálne študujete alebo ste nedávno ukončili magisterské alebo doktorandské štúdium informatiky, strojového učenia, štatistiky, aplikovanej matematiky, operačného výskumu alebo príbuzného odboru
- Spĺňate podmienky stáže vďaka súčasnému dennému štúdiu alebo ukončeniu štúdia do 12 mesiacov od dátumu skončenia stáže
- Máte pevné základy v strojovom učení, štatistike a experimentálnom dizajne
- Máte praktické skúsenosti s výskumom AI/ML z postgraduálneho štúdia, publikácií, diplomovej alebo dizertačnej práce, výskumných stáží alebo rozsiahlych projektov
- Ovládate Python a máte skúsenosti so súčasnými frameworkmi strojového učenia
- Dokážete premeniť otvorené problémy na testovateľné hypotézy, dôsledné experimenty a dobre podložené závery
- Skúsenosti s prognózovaním časových radov, pravdepodobnostným prognózovaním alebo základnými modelmi časových radov, ako sú PFN, sú výhodou
- Znalosť generatívnej AI vrátane veľkých jazykových modelov, generovania s podporou vyhľadávania a agentov je výhodou
- Znalosť štatistickej inferencie, kvantifikácie neistoty alebo kauzálnej inferencie je výhodou
- Skúsenosti s hodnotením základných modelov prostredníctvom dolaďovania, adaptácie, benchmarkingu alebo analýzy chýb sú výhodou
- Skúsenosti s komunikáciou výskumu preukázané publikáciami, preprintmi alebo technickými správami sú výhodou
- Musíte sa nachádzať vo východnom časovom pásme Kanady; stážisti v Ottawe alebo Toronte musia pracovať z kancelárie aspoň tri dni týždenne
Benefity
- Flexibilná politika dovoleniek a voľné dni Kinaxis pre celú spoločnosť
- Flexibilné pracovné podmienky
- Programy na podporu fyzickej a duševnej pohody
- Pravidelné virtuálne fitness hodiny
- Príležitosti na mentoring, školenia a kariérny rozvoj
- Programy oceňovania a odmeny za odporúčania
- Hackathony