Al Research Intern
Bac + 5
المستوى الدراسي4.000 MAD
الأجر1 سنوات
خبرةالمهام الرئيسية
- Assister les équipes de recherche dans la collecte, le nettoyage et l’analyse de données pour des projets d’IA.
- Participer à la conception, au développement et à la mise en œuvre de modèles d’apprentissage automatique ou d’apprentissage profond.
- Tester et évaluer les modèles développés pour mesurer leur précision et leur performance.
- Préparer des rapports et documenter les processus expérimentaux pour un partage clair des connaissances.
- Collaborer avec les chercheurs et les ingénieurs pour résoudre des problématiques spécifiques liées aux projets.
- Contribuer à des études exploratoires pour identifier de nouvelles solutions ou approches en IA.
- Participer à des réunions techniques et à des discussions sur les orientations stratégiques des projets d’IA.
- Effectuer une veille sur les frameworks, outils et méthodologies émergents dans le domaine de l’intelligence artificielle.
المؤهلات التقنية
- Programmation : Maîtrise de Python ; des bases en Java ou R sont un plus.
- Frameworks d’apprentissage automatique : Familiarité avec TensorFlow, PyTorch, ou Scikit-learn.
- Traitement des données : Compétences en nettoyage, transformation et préparation des ensembles de données.
- Statistiques et mathématiques : Connaissance des concepts de base, notamment en algèbre linéaire et en probabilités.
- Outils de visualisation : Utilisation de Matplotlib, Seaborn ou Tableau pour analyser les résultats.
- Gestion de versions : Compétences en Git pour collaborer sur des projets d’équipe.
- Documentation : Rédaction de rapports sur les résultats et les processus expérimentaux.
- Veille technologique : Capacité à suivre les avancées dans les technologies et algorithmes en IA.
المؤهلات الشخصية
- Curiosité intellectuelle : Envie constante de découvrir et d’apprendre les dernières technologies et méthodologies.
- Rigueur : Attention aux détails pour garantir des résultats précis et fiables.
- Esprit analytique : Capacité à résoudre des problèmes complexes et à interpréter les données de manière logique.
- Organisation : Capacité à gérer des tâches multiples tout en respectant les délais.
- Travail en équipe : Collaboration fluide avec des équipes pluridisciplinaires pour atteindre des objectifs communs.
- Adaptabilité : Flexibilité pour intégrer rapidement de nouveaux outils ou concepts dans le cadre des projets.
- Communication claire : Savoir expliquer des résultats techniques de manière compréhensible.
- Persévérance : Capacité à rester motivé face aux défis techniques et aux itérations nécessaires pour affiner les modèles.