Подай заявку до 25 февраля на бесплатную стажировку в ИИ-лабораторию ТГУ и AIRI! Лаборатория искусственного интеллекта в химии и молекулярной инженерии Института анализа больших данных и искусственного интеллекта ТГУ и Института AIRI набирает студентов любых вузов Томска на стажировку "ИИ-технологии для химии и химической инженерии". ☝️ Лучшие стажеры могут претендовать на трудоустройство в лаборатории! Что получат стажеры: 🔹 Участие в разработке новых технологий для органической химии, материаловедения, хемоинформатики и глубокого обучения нейронных сетей 🔹 Обучение у специалистов в области ИИ в химии, имеющих опыт коммерческого R&D в течение 10+ лет и статьи в ведущих журналах и конференциях (Q1 и A*) 🔹 Опыт работы с технологиями обработки текстов на естественных языках на основе больших языковых моделей и навыки использования российских LLM-технологий Maestro, GigaChain, Wikontic, GigaEvo для научных задач 🔹 Возможность реализовать свой собственный проект 🔹 Сертификат о прохождении стажировки Попасть на стажировку можно на конкурсной основе. Резюме и мотивационные письма принимаются до 25 февраля. Стажировка пройдет с 13 марта по 30 мая. Что нужно для участия в стажировке: 🔹 Умение программировать на Python (или возможность быстро освоить этот язык) 🔹 Широкая эрудиция или профильное образования в сфере химии и материаловедения 🔹 Умение пользоваться ИИ-ассистентами на базовом уровне 🔹 Жить в Томске или Томской области 🔹 Иметь возможность уделять проекту не менее 10-15 часов в неделю Разделы резюме: 🔹 Контактная информация: ФИО, телефон, email, город 🔹 Мотивация: краткое описание ваших ожиданий и мотивации 🔹 Образование: основное и дополнительное, связанное с химией / ИИ 🔹Профессиональный опыт: практики, стажировки, проекты 🔹 Ключевые навыки: технические и soft skills 🔹 Химический бэкграунд: знания в области химии / материаловедения, владение физико-химическими методами анализа 🔹 Технические навыки: владение Python, R или другими языками программирования 🔹 Аналитические компетенции: опыт работы с данными, статистический анализ 🔹 Проекты: описание релевантного исследовательского опыта (если есть) 🔹 Публикации: список научных работ (при наличии) ✍️ Форма для регистрации: https://clck.ru/3Ramk3