Kinaxis hutengeneza programu za kuratibu mnyororo wa ugavi zinazosaidia mashirika kupanga, kusimamia na kukabiliana na shughuli changamano. Jukwaa lake la Maestro linachanganya upangaji unaotumia AI, uchanganuzi wa hali ya juu na mwonekano wa data kwa wakati halisi ili kusaidia kufanya maamuzi yenye taarifa zaidi katika mnyororo mzima wa ugavi. Suluhisho za kampuni hii zinafaa kwa mashirika katika nyanja kama vile utengenezaji, huduma za afya na ushauri, kwa kulenga kuboresha ufanisi, kutabiri mahitaji na kuzoea kwa haraka kunapotokea usumbufu.
Mwanafunzi wa Utafiti wa AI na Kujifunza kwa Mashine – Kanada (Mseto)
Fanya utafiti kuhusu mbinu za utabiri wa mfululizo wa wakati na AI zalishi kwa ajili ya kupanga mnyororo wa ugavi katika Kinaxis. Jenga uwezo wa vitendo wa kujifunza kwa mashine kupitia majaribio, vielelezo na ushirikiano na timu za utafiti na bidhaa.
Maelezo
- Fanya utafiti wa matumizi ya kujifunza kwa mashine katika utabiri wa mfululizo wa wakati na AI zalishi kwa ajili ya kupanga mnyororo wa ugavi
- Kagua machapisho ya utafiti, tambua mbinu zenye kuahidi na fafanua maswali pamoja na dhana tete zinazoweza kujaribiwa
- Buni na utekeleze majaribio yanayoweza kurudiwa kwa kutumia seti za data za ulimwengu halisi na za kulinganisha
- Jenga na tathmini miundo dhidi ya misingi thabiti kwa kutumia vipimo vya kiasi na vya ubora
- Tafsiri matokeo, vikwazo, uimara na mabadilishano ya vitendo
- Wasilisha matokeo ya utafiti kwa hadhira za kiufundi na zisizo za kiufundi
- Unda vielelezo vya utafiti na ushirikiane na watafiti, wanasayansi wa data, wahandisi na wataalamu wa eneo ili kutathmini uwezekano wa bidhaa
- Changia katika dhana za bidhaa, ripoti za kiufundi, maonyesho, machapisho na maombi ya hataza inapofaa
- Fanya kazi na mshauri maalum wakati wote wa mafunzo
Mahitaji
- Kwa sasa anasomea au amemaliza hivi karibuni shahada ya uzamili au PhD katika sayansi ya kompyuta, kujifunza kwa mashine, takwimu, hisabati tumizi, utafiti wa uendeshaji au taaluma inayohusiana
- Anastahiki mafunzo kupitia uandikishaji wa sasa wa muda wote au kuhitimu ndani ya miezi 12 kabla ya tarehe ya mwisho ya nafasi hiyo
- Ana msingi imara katika kujifunza kwa mashine, takwimu na usanifu wa majaribio
- Ana uzoefu wa vitendo wa utafiti wa AI/ML kutoka masomo ya uzamili, machapisho, tasnifu, mafunzo ya utafiti au miradi mikubwa
- Ana ujuzi wa Python na uzoefu wa kutumia mifumo ya kisasa ya kujifunza kwa mashine
- Anaweza kubadilisha matatizo yasiyo na jibu wazi kuwa dhana tete zinazoweza kujaribiwa, majaribio makali na hitimisho linaloungwa mkono vizuri
- Uzoefu wa utabiri wa mfululizo wa wakati, utabiri wa uwezekano au miundo msingi ya mfululizo wa wakati kama PFN ni faida
- Uelewa wa AI zalishi, ikiwemo miundo mikubwa ya lugha, uzalishaji ulioboreshwa kwa urejeshaji na mawakala, ni faida
- Ujuzi wa makisio ya kitakwimu, ukadiriaji wa kutokuwa na uhakika au makisio ya kisababishi ni faida
- Uzoefu wa kutathmini miundo msingi kupitia urekebishaji maalum, ulinganifu, ulinganishaji wa utendaji au uchanganuzi wa makosa ni faida
- Uzoefu wa mawasiliano ya utafiti unaoonyeshwa kupitia machapisho, nakala za awali au ripoti za kiufundi ni faida
- Lazima awe katika ukanda wa saa wa Mashariki wa Kanada; wanafunzi wa mafunzo huko Ottawa au Toronto lazima wafanye kazi ofisini angalau siku tatu kwa wiki
Manufaa
- Sera ya likizo inayobadilika na siku za mapumziko za Kinaxis Days kwa kampuni nzima
- Mipangilio ya kazi inayobadilika
- Programu zinazosaidia ustawi wa kimwili na kiakili
- Madarasa ya mazoezi ya mwili mtandaoni ya mara kwa mara
- Fursa za ushauri, mafunzo na maendeleo ya taaluma
- Programu za utambuzi na zawadi za rufaa
- Mashindano ya udukuzi