职位：应用研究实习生（自然语言处理/机器学习/通用人工智能）
描述：
您是一个好奇和开放的个体，对编程和机器学习感兴趣吗？汤森路透实验室在多伦多正在寻找一位应用科学家实习生，他们热衷于使用最先进的机器学习/自然语言处理/信息检索/通用人工智能技术解决问题。
汤森路透实验室是做什么的？我们进行实验，构建，交付。我们通过应用研究和开发新产品和技术来支持组织和客户。实验室在法律、税务与会计、政府和路透社新闻等核心领域进行创新合作。我们今天承担着各种各样的项目，同时也在未来进行长期研究投资。
作为实习生，您将成为一个多样化和跨学科的全球专家团队的一部分。我们聘请机器学习/自然语言处理/信息检索/通用人工智能、工程和设计方面的专家，推动公司的数字化和人工智能转型。汤森路透实验室以在新颖有趣的方式为汤森路透客户提供成功的数据驱动人工智能解决方案而闻名。
汤森路透实验室的实习期通常为6至8个月，可能与一个或两个学期对齐，具体取决于您的时间可用性。
关于角色
作为应用研究实习生，您将：
创新：
您将有机会尝试新的机器学习/自然语言处理/信息检索/通用人工智能方法，并学习新技术。
您将贡献自己的想法，并致力于解决现实世界的挑战。实验和开发：
您可以参与整个模型开发生命周期，构建、测试和交付高质量解决方案。
合作：
作为跨职能合作团队的一员，您将与全球同事学习和合作。您能获得什么：
学习和发展：
在职培训和学习机会，以及使用尖端方法和技术的机会。
大量的数据、计算和高影响力的问题：
我们的科学家和工程师可以处理大型数据集，并在支持我们的高影响力产品和客户方面发现新的能力和洞察力。汤森路透最著名的是全球受人尊敬的路透社新闻机构，但我们公司也是法律、公司和税务会计专业人士信息的主要来源。我们拥有超过60,000TB的法律、法规、新闻和税务数据。
我们还为研究人员和工程师提供所有主要的云计算平台。
竞争力的薪酬：
学习新技能的机会。
基本要求：
自然语言处理/机器学习/信息检索/统计学等相关学科的博士研究生或硕士研究生，具有实际和相关的经验，从构思到实施构建自然语言处理/机器学习/信息检索/通用人工智能系统的能力，包括软件工程技能用于原型设计，熟练使用Python、深度学习框架和相关工具实施解决方案，熟悉使用GitHub等代码协作和版本控制系统，熟悉云工具，如Amazon AWS、MS Azure或Google Cloud，能够处理非结构化数据集，并了解数据清理和处理的工具和技术，以数据驱动的问题解决和决策思维，好奇和创新的性格，能够提出创新的解决方案，能够与具有不同技术背景的观众沟通复杂的人工智能解决方案。
首选资格：
熟悉注意力机制和Transformer神经网络，如BERT和GPT，熟悉生成式人工智能（GenAI）和大型语言模型（LLMs），熟悉GenAI支持技术，如Prompt Engineering、RAG、Fine-tuning等。
在ACL、EMNLP、NAACL、NeurIPS、ICLR、SIGIR、KDD或类似会议上发表论文，能够将学术研究转化为工作原型，并具有在解决现实世界问题中尝试新的自然语言处理/机器学习/信息检索模型的经验，自我驱动的态度，能够在有限的监督下工作，团队合作者，能够与内部团队成员和外部利益相关者合作，能够适应快节奏、敏捷的环境，处理不确定性和模糊性。
加入我们的包容性文化，成为世界级人才的一部分，我们致力于通过以下方式促进您的个人和职业成长：
混合工作模式：
我们采用灵活的混合工作环境（根据角色每周2-3天在办公室工作），以提供数字和实体环境的无缝体验。
文化：
在平等、多样性和包容性、灵活性、工作与生活平衡等方面享有全球认可和屡获殊荣的声誉。
学习与发展：
Linked In Learning学习机会；内部人才市场提供跨公司项目的机会；Ten Thousand Coffees汤森路透咖啡馆社交网络。
社会影响：
Ten... 
多伦多