О компании
Veeam — это компания, заслуживающая доверия в области данных и искусственного интеллекта, специализирующаяся на помощи организациям в полном понимании, защите и обеспечении устойчивости их данных и ИИ, что позволяет ускорить безопасное масштабирование ИИ. Будучи лидером рынка как в области устойчивости данных, так и управления позицией безопасности данных, Veeam создана для объединения идентичности, данных, безопасности и рисков ИИ. Штаб-квартира компании находится в Сиэтле, а офисы — более чем в 30 странах. Veeam защищает более 550 000 клиентов по всему миру.
О летней программе стажировок
Наша летняя программа стажировок предназначена для студентов, которые поступают на последний курс университета и стремятся получить значимый, реальный опыт работы в быстром, совместном и профессиональном окружении.
В качестве летнего стажера вы пройдете комплексное введение, проводимое нашей командой по связям с университетами, чтобы обеспечить ваш успех с первого дня. В течение программы у вас также будет возможность участвовать в еженедельных сессиях профессионального развития, сетевых мероприятиях, социальных активностях и других мероприятиях, направленных на поддержку вашего личного и профессионального роста.
Программа проходит с июня по август 2027 года (10-недельная программа).
Что мы ищем
•Страсть и любопытство: сильный интерес к исследованиям в области машинного обучения, экспериментам и пониманию поведения моделей
•Основы машинного обучения: прочные знания в области контролируемого и неконтролируемого обучения, оптимизации, регуляризации, оценки моделей и основ глубокого обучения
•Опыт обучения моделей: практический опыт обучения моделей глубокого обучения в PyTorch или TensorFlow. Умение диагностировать плохую сходимость, переобучение, нестабильное обучение, проблемы с градиентами, утечку данных и слабую обобщаемость
•Статистика и экспериментирование: глубокое понимание вероятности, статистики, проверки гипотез, анализа экспериментов и интерпретации шумных результатов
•Дисциплина программной инженерии: умение писать чистый, поддерживаемый код с сильной инкапсуляцией, разделением ответственности, модульностью и принципами объектно-ориентированного проектирования
•Быстрое прототипирование: уверенное использование Claude или аналогичных ИИ-инструментов для разработки, отладки и быстрой итерации
•Исследовательский склад ума: способность самостоятельно исследовать проблемы, проектировать эксперименты и критически анализировать результаты
Желательно иметь
•Опыт работы с LLM: опыт обучения, донастройки или оценки трансформерных моделей или больших языковых моделей (LLM)
•Современные инструменты машинного обучения: знакомство с Weights & Biases, MLflow, распределенным обучением, смешанной точностью, LoRA/QLoRA или оптимизацией гиперпараметров
•Опыт в исследованиях: опыт воспроизведения научных статей, участия в конкурсах по машинному обучению, вклада в исследовательские проекты или создания продвинутых личных проектов
•Прикладные области ИИ: опыт работы с обработкой естественного языка (NLP), генеративным ИИ, мультимодальными системами, системами поиска или рекомендательными системами
Над чем вы можете работать
•Обучение и оценка моделей: обучение и улучшение моделей машинного обучения на различных наборах данных и задачах
•Диагностика обучения: анализ кривых потерь, градиентов, метрик и экспериментов для диагностики сбоев моделей и повышения производительности
•Исследования LLM и генеративного ИИ: работа с трансформерными моделями, процессами донастройки, системами оценки и приложениями генеративного ИИ
•Быстрое экспериментирование: прототипирование и быстрая итерация с использованием рабочих процессов разработки с поддержкой Claude
•Инструменты для исследований: создание повторно используемых рабочих процессов для экспериментов, обучения и оценки в области исследований машинного обучения
Кандидаты должны иметь пройденные продвинутые курсы по следующим направлениям
•Машинное обучение
•Глубокое обучение
•Теория вероятностей и статистика
•Линейная алгебра
•Оптимизация
•Алгоритмы и структуры данных
•Искусственный интеллект
•Обработка естественного языка
•Компьютерное зрение
•Обучение с подкреплением
•Программная инженерия
Целевая область обучения
В настоящее время обучаетесь на магистратуре или аспирантуре по направлениям: компьютерные науки, искусственный интеллект, машинное обучение, статистика, прикладная математика, наука о данных, электротехника или другим тесно связанным количественным дисциплинам.
Требования
•Для этой роли требуется присутствие в офисе 5 дней в неделю по адресу: Сан-Хосе, Калифорния
Преимущества
В качестве оплачиваемого стажера в Veeam вы получите:
•Оплачиваемые корпоративные праздники в течение стажировки
•Технический грант для организации вашего рабочего места
•8 часов оплачиваемого волонтерского времени через программу Veeam Cares
•Личное и профессиональное развитие через программу стажировок
Указанный диапазон оплаты — это почасовая ставка базовой оплаты. При предложении работы Veeam учитывает ожидания кандидата, опыт, образование, объем ответственности по роли и текущие рыночные требования.
Диапазон оплаты стажеров в Соединенных Штатах Америки: 40 - 50 долларов США в час.
