В CDS мы регулярно проводим то, что мы называем информационными сессиями о компаниях, чтобы дать нашим нынешним студентам возможность встретиться с ведущими компаниями, которые хотят нанять специалистов по данным и другие связанные должности. В пятницу, 17 сентября, мы провели две информационные сессии компании. Один с группой бизнес-моделирования Consumer & Community Banking (CCB) JPMorgan Chase Bank, а другой с командой инженеров машинного обучения в Hyperscience, платформе искусственного интеллекта, которая позволяет корпоративным организациям и государственным учреждениям автоматизировать работу с данными. процессы.

JPMorgan Chase

Сессия Chase включала презентацию и вопросы и ответы, в первую очередь ведущие исполнительный директор по моделированию операций, выпускница NYU Stern Ребекка Села, а также научный сотрудник прикладного искусственного интеллекта и недавний выпускник NYU Courant Institute Николас Хеспе. В конце Chase также присутствовали ведущий специалист по машинному обучению прикладного искусственного интеллекта и вице-президент CCB Ананд Джоглекар, исполнительный директор по количественному моделированию Лу Тан и выпускник CDS Тауриан Паркер, который закончил нашу программу MS в 2019 году и в настоящее время занимается количественным моделированием / наукой о данных. Сотрудник Chase. (Телец - первый афроамериканец, получивший ученую степень в области науки о данных в Нью-Йоркском университете.)

В презентации были освещены уникальные проблемы, которые команда моделирования CCB пытается решить в настоящее время, а также преимущества присоединения к команде Chase в области науки о данных / информатики. Учитывая, что Chase является крупнейшим частным банком в США и вторым по величине частным банком в мире, практически само собой разумеется, что размер и известность компании предоставляют прекрасную возможность для работы с огромными наборами данных. Помимо огромного объема данных, который сотрудники могут исследовать, команда особо отметила внутреннюю мобильность, которую также может предложить Chase. Сотрудники имеют возможность легко переходить в разные команды и решать новые интересные задачи. Также было подчеркнуто, что у Chase есть ряд групп бизнес-ресурсов, которые предоставляют отличные возможности для налаживания контактов, таких как NextGen, которая фокусируется на привлечении молодых специалистов к сети, AsPIRE (жители азиатских и тихоокеанских островов, стремящиеся к совершенству), Women On the Move, PRIDE (Ресурсная группа для лесбиянок, геев, бисексуалов, трансгендеров + и союзников) и BOLD (Организация чернокожих по развитию лидерства).

Для получения дополнительной информации о текущих возможностях трудоустройства Чейза посетите страницу Карьера Чейза.

Гипернаука

Сессия Hyperscience включала презентацию и вопросы и ответы, в основном ведущие технический рекрутер Hyperscience Саша Ри и менеджеры по машинному обучению Сина Модаррес и Луи Дюперье. В презентации был представлен обзор Платформы Hyperscience, некоторых текущих направлений работы команды Hyperscience Machine Learning, первой программы стажировок компании, для которой они активно набираются, и их образовательной инициативы Hyperscience Learn.

Как подробно объяснили Сина и Луис, команда ML в настоящее время сосредоточена на автоматизации различных решений для обработки документов. Это включает в себя продолжение оптимизации их моделей транскрипции и конвейеров для чтения текста как на физических, так и на цифровых документах, а также для снимков экрана с мобильных устройств.

После этого обзора Саша подробно остановился на программе Hyperscience Tech Internship, которая даст стажерам возможность решать реальные проблемы, с которыми сталкиваются клиенты, в рамках команды машинного обучения. Примеры проектов стажировки включают сегментацию логотипов, обнаружение таблиц документов и поддержку сложных флажков. Каждому стажеру будет назначен наставник в день их начала, и он будет получать непрерывную обратную связь на протяжении всей стажировки. Программа рассчитана на период с июня по август 2022 года и ориентирована на студентов и аспирантов, которые закончат обучение в 2022–2023 годах.

Наконец, команда коснулась образовательной программы Hyperscience Learn, направленной на распространение и расширение знаний в области разработки программного обеспечения ИИ / машинного обучения среди специалистов по ИИ / машинному обучению и более широких инженерных сообществ. Программа предназначена для всех уровней - от тех, кто раньше делал карьеру, до опытных профессионалов отрасли. Глубокое обучение для компьютерного зрения - следующее предстоящее мероприятие, которое состоится через Zoom 7 октября в 12:00 по восточному стандартному времени.

Для получения дополнительной информации о карьерных возможностях в Hyperscience, пожалуйста, посетите страницу Hyperscience Careers page.

Автор: Эшли К. Макдональд