要求：
• 是工程学院的最后一年学生或具有AI和机器学习专业的M2学生，
• 喜欢团队合作和向他人学习，
• 具备良好的沟通能力：能够口头和书面地解释你的工作和技术选择，
• 在Python方面具备出色的编程技巧，并具有使用机器学习/AI软件包（OpenAI，HuggingFace Transformers，Scikit-learn，Pytorch或Tensorflow，Pandas等）的经验，
• 好奇心强，谦虚，有组织性，勤奋努力，
• 自信能够在国际环境中工作，
• [可选] 已经接触过我们后端技术栈的某些组件（Typescript/Javascript，Node.js，GraphQL，Docker），
• [可选] 在软件工程方面有经验（git，CI，linting，打包等）
工作内容：
• 作为实习生，您将参与专利相似性技术的设计，
• 专利是描述发明的法律文件，
• 它由几个书面部分和图纸组成，
• 在撰写专利时，有兴趣了解是否有其他专利正在使用或描述该专利，以确保它确实描述了一项发明，
• 在专利提交后，监测新产品、发明和标准是否使用了该发明的部分也非常重要，
• 它还可以在审查阶段使用，可以检测和分析潜在侵权专利，
• 实习的目标是设计和评估能够找到与查询发明相似的发明或发明部分的技术，
• 工作将涉及为文本和图像内容找到适当的嵌入，尝试几种专利分块策略，并实施适当的方法来检索相似的专利，
• 评估将涉及检索到的专利的相关性和检索的延迟，
• 构建评估数据集也将是工作的一部分，
• 实习生还将实施利用用户反馈的方法，将此技术集成到应用程序中，
• 您将在实习课题上进行研究和开发工作（占时间的60%），
• 您将进行Python软件开发工作，将您的工作集成到产品中（占时间的20%），
• 您将沟通您的技术工作（占时间的20%）：
• 在相关研讨会或会议上发表工作成果，
• 在Kili博客上发布有关选定机器学习主题的博文 
伦敦