Data Scientist Intern — Roche

Descrizione completa

A Roche puoi apparire come te stesso, abbracciato per le qualità uniche che porti. La nostra cultura incoraggia l'espressione personale, il dialogo aperto e i legami genuini, dove siete valorizzati, accettati e rispettati per chi siete, permettendovi di prosperare sia personalmente che professionalmente. Questo è il modo in cui vogliamo prevenire, fermare e curare le malattie e garantire che tutti abbiano accesso alla salute oggi e per le generazioni a venire. Unisciti a Roche, dove ogni voce conta. La posizione Data Scientist Intern Position Panoramica Ubicazione: Shanghai/Beijing, Cina (Sito) Durata: 6 mesi (minimo 3 giorni a settimana) Team: piattaforma CET-China AI e adozione Stiamo cercando un appassionato e innovativo Data Scientist Intern per unirsi al nostro team. In questo ruolo, lavorerai insieme agli scienziati e agli ingegneri dell'AI senior per la ricerca dei prodotti dell'IA, esplorerai i casi di utilizzo dell'IA basati sui dati e svilupperai algoritmi e modelli avanzati per risolvere le sfide sanitarie del mondo reale. Principali responsabilità

• Algoritmo & Model Research: Assist nella ricerca, nella progettazione e nella valutazione di modelli di machine learning, deep learning o Generative AI su misura per casi specifici di utilizzo del prodotto.
• Esplorazione e analisi dei dati: Immergersi in set di dati su larga scala per scoprire modelli, estrarre caratteristiche significative e identificare opportunità per i prodotti basati su AI.
• Prototyping & PoC (Proof of Concept): Costruire e testare i prototipi per convalidare nuovi algoritmi AI e valutare la fattibilità di algoritmi all'avanguardia all'interno della piattaforma cinese AI e dell'ecosistema di adozione.
• Ottimizzazione del modello: Supporta la valutazione, la messa a punto e l'ottimizzazione dei modelli AI esistenti per migliorare la loro precisione, prestazioni e robustezza. Ciò che stiamo cercando (qualificazioni)
• Istruzione: Attualmente perseguire i candidati di un Master (eccezionale Bachelor sarà anche considerato) in Informatica, intelligenza artificiale, scienza dei dati, statistica, matematica applicata, o un campo altamente quantitativo correlato.
• Competenze di programmazione: Solide competenze di codifica in Python, con un forte comando di librerie e quadri AI/ML standard (ad esempio, PyTorch, TensorFlow, Scikit-learn, Pandas).
• Conoscenza dell'intelligenza artificiale: una forte comprensione fondamentale degli algoritmi di apprendimento automatico, architetture di apprendimento profondo, modellazione statistica e metriche di valutazione dei dati.
• Capacità di ricerca: capacità dimostrata di condurre recensioni di letteratura indipendente, leggere e sintetizzare documenti di ricerca AI all'avanguardia e di estrarre intuizioni attuabili per casi di uso pratico.
• Fondazioni teoriche: una profonda comprensione matematica dei principi di machine learning e deep learning, inclusi algoritmi di ottimizzazione, funzioni di perdita, algebra lineare e teoria delle probabilità. Dovresti sapere come funzionano i modelli sotto il cofano, non solo come chiamare le loro API.
• Prototipazione & Frameworks: esperienza pratica con i framework AI ricerca-centrici ecc. Capacità di tradurre rapidamente algoritmi accademici in prototipi di lavoro o Proof of Concepts (PoC).
• Design sperimentale: competenze forti nella progettazione di rigorosi esperimenti AI, selezionando i modelli di base appropriati, stabilendo metriche di valutazione robuste ed eseguendo analisi di benchmark complete.
• Esperienza di ricerca GenAI / LLM: Profondo interesse o esperienza di ricerca pratica in Modelli di lingua grande (LLM), tra cui la valutazione di Fine-Tuning Parameter-Efficient (PEFT like LoRA), Retrieval-Augmented Generation (RAG) o flussi di lavoro Agentic.
• Paper Replication: Un portafoglio forte GitHub che mostra la tua capacità di replicare algoritmi da recenti documenti di ricerca da zero.
• Lingue: completa competenza professionale sia in mandarino che in inglese (scritta e parlata). La lettura e la comprensione di documenti tecnici inglesi complessi è un requisito quotidiano.
• Collaborazione: Collaborare a stretto contatto con Product Manager, scienziati di dati e parti interessate necessarie per tradurre complessi requisiti aziendali in argomenti di ricerca AI e soluzioni tecniche attuabili. Chi siamo Un futuro più sano ci spinge a innovare. Insieme, più t