Магистратура по искусственному интеллекту — обучение и стажировка@ ФКН НИУ ВШЭ
О позиции
ФКН НИУ ВШЭ и МТС открыли набор на третий поток совместной магистратуры «Исследования и предпринимательство в искусственном интеллекте». Это уникальная возможность для студентов получить образование в области AI и Data Science, что особенно актуально в условиях дефицита кадров в этой сфере.
Чем вы будете заниматься
- Изучение современных технологий, таких как машинное обучение и большие языковые модели.
- Работа с реальными проектами и кейсами от МТС Web Services.
- Доступ к вычислительным мощностям GPU и MWS Cloud для выполнения практических заданий.
- Возможность стажировки или получения оффера от МТС до завершения обучения.
- Участие в разработке и внедрении инновационных решений в области AI.
Требования
- Студенты и выпускники, заинтересованные в области искусственного интеллекта.
- Базовые знания в области программирования и анализа данных.
- Желание учиться и развиваться в быстро меняющейся сфере технологий.
- Способность работать в команде и эффективно общаться.
- Готовность к интенсивному обучению и выполнению практических заданий.
Будет плюсом
- Опыт работы с ML и AI-технологиями.
- Знание английского языка на техническом уровне.
- Участие в проектах или хакатонах в области Data Science.
Что мы предлагаем
- Квота в 30 мест с полным финансированием от компании.
- Доступ к современным технологиям и инфраструктуре.
- Интеграция в корпоративный пайплайн и возможность трудоустройства.
- Поддержка и наставничество от экспертов в области AI.
- Гибкий график обучения и возможность дистанционного участия.
Программа магистратуры направлена на подготовку высококвалифицированных специалистов в области искусственного интеллекта, что делает её привлекательной для студентов, стремящихся построить карьеру в этой динамично развивающейся сфере.
Вакансия предлагает интересную программу магистратуры с полным финансированием и возможностью трудоустройства. Однако, отсутствует информация о зарплате и конкретных требованиях к кандидатам, что снижает общую оценку.
Кто здесь добьётся успеха
Глубокий интерес к искусственному интеллекту и машинному обучению, с базовыми знаниями Python и библиотеками, такими как TensorFlow или PyTorch.
Способность к самообучению и самостоятельной работе, что особенно важно в условиях удаленной работы, чтобы эффективно справляться с задачами и проектами.
Опыт работы с большими данными и аналитическими инструментами, такими как Pandas или NumPy, что поможет в понимании и анализе реальных кейсов.
Ресурсы для обучения
Карьерный путь
Обзор рынка
Навыки и требования
Тренды отрасли
Новости Education & AI
Загружаем новости отрасли...
Ищем релевантные статьи за последние 6 месяцев