Kinaxis phát triển phần mềm điều phối chuỗi cung ứng, giúp các tổ chức lập kế hoạch, quản lý và ứng phó với những hoạt động phức tạp. Nền tảng Maestro kết hợp hoạt động lập kế hoạch tích hợp AI, phân tích nâng cao và khả năng hiển thị dữ liệu theo thời gian thực, hỗ trợ đưa ra quyết định sáng suốt hơn trong toàn bộ chuỗi cung ứng. Các giải pháp của công ty phù hợp với những tổ chức trong các lĩnh vực như sản xuất, chăm sóc sức khỏe và tư vấn, tập trung vào việc nâng cao hiệu quả, dự đoán nhu cầu và nhanh chóng thích ứng khi xảy ra gián đoạn.
Thực tập sinh Nghiên cứu AI và Học máy – Canada (Kết hợp)
Nghiên cứu các phương pháp dự báo chuỗi thời gian và AI tạo sinh cho công tác lập kế hoạch chuỗi cung ứng tại Kinaxis. Phát triển năng lực học máy thực tiễn thông qua các thử nghiệm, nguyên mẫu và hoạt động phối hợp với đội ngũ nghiên cứu và sản phẩm.
Mô tả
- Thực hiện nghiên cứu học máy ứng dụng về dự báo chuỗi thời gian và AI tạo sinh cho công tác lập kế hoạch chuỗi cung ứng
- Tổng quan tài liệu nghiên cứu, xác định các phương pháp tiềm năng và xây dựng câu hỏi cũng như giả thuyết có thể kiểm chứng
- Thiết kế và thực hiện các thử nghiệm có khả năng tái lập với tập dữ liệu thực tế và tập dữ liệu chuẩn
- Xây dựng và đánh giá mô hình dựa trên các mô hình cơ sở mạnh bằng những thước đo định lượng và định tính
- Diễn giải kết quả, hạn chế, độ vững chắc và các đánh đổi trong thực tiễn
- Trình bày kết quả nghiên cứu cho cả đối tượng kỹ thuật và phi kỹ thuật
- Tạo nguyên mẫu nghiên cứu và phối hợp với các nhà nghiên cứu, nhà khoa học dữ liệu, kỹ sư và chuyên gia lĩnh vực để đánh giá tiềm năng sản phẩm
- Đóng góp vào các ý tưởng sản phẩm, báo cáo kỹ thuật, bản trình diễn, ấn phẩm và hồ sơ đăng ký sáng chế khi phù hợp
- Làm việc cùng một cố vấn chuyên trách trong suốt kỳ thực tập
Yêu cầu
- Đang theo học hoặc mới hoàn thành chương trình thạc sĩ hoặc tiến sĩ về khoa học máy tính, học máy, thống kê, toán ứng dụng, nghiên cứu vận hành hoặc lĩnh vực liên quan
- Đủ điều kiện thực tập thông qua việc đang theo học toàn thời gian hoặc tốt nghiệp trong vòng 12 tháng trước ngày kết thúc kỳ thực tập
- Có nền tảng vững chắc về học máy, thống kê và thiết kế thực nghiệm
- Có kinh nghiệm nghiên cứu AI/ML thực tiễn từ chương trình sau đại học, các ấn phẩm, luận văn, kỳ thực tập nghiên cứu hoặc dự án quy mô đáng kể
- Thành thạo Python và có kinh nghiệm với các khung học máy hiện đại
- Có khả năng chuyển các vấn đề mở thành giả thuyết có thể kiểm chứng, các thử nghiệm chặt chẽ và kết luận có cơ sở rõ ràng
- Kinh nghiệm về dự báo chuỗi thời gian, dự báo xác suất hoặc các mô hình nền tảng cho chuỗi thời gian như PFN là một lợi thế
- Am hiểu AI tạo sinh, bao gồm mô hình ngôn ngữ lớn, sinh tăng cường truy xuất và tác tử AI, là một lợi thế
- Có kiến thức về suy luận thống kê, định lượng độ bất định hoặc suy luận nhân quả là một lợi thế
- Kinh nghiệm đánh giá các mô hình nền tảng thông qua tinh chỉnh, thích ứng, chuẩn đối sánh hoặc phân tích lỗi là một lợi thế
- Có kinh nghiệm truyền đạt nghiên cứu thể hiện qua các ấn phẩm, bản thảo tiền xuất bản hoặc báo cáo kỹ thuật là một lợi thế
- Phải sinh sống tại múi giờ miền Đông của Canada; thực tập sinh ở Ottawa hoặc Toronto phải làm việc tại văn phòng ít nhất ba ngày mỗi tuần
Phúc lợi
- Chính sách nghỉ phép linh hoạt và các ngày nghỉ Kinaxis trên toàn công ty
- Hình thức làm việc linh hoạt
- Các chương trình hỗ trợ sức khỏe thể chất và tinh thần
- Các lớp thể dục trực tuyến định kỳ
- Cơ hội cố vấn, đào tạo và phát triển nghề nghiệp
- Các chương trình ghi nhận thành tích và phần thưởng giới thiệu ứng viên
- Các cuộc thi hackathon