Töösisu kirjeldus
ClarScan arendab AI-põhist platvormi, mille eesmärk on hinnata inimese tegevusvõimet, riskikäitumist ja kainusega seotud seisundit nutiseadme sensorandmete põhjal.
Me ei arenda klassikalist alkomeetrit ega mõõda otseselt alkoholisisaldust veres või väljahingatavas õhus. ClarScani eesmärk on luua multimodaalne masinõppemudel, mis analüüsib erinevaid digitaalseid signaale ning kujundab nende põhjal inimese tegutsemisvalmidust kirjeldava riskiskoori.
Mudeli sisenditeks võivad olla näiteks:
- kõne akustilised ja käitumuslikud omadused;
- silmade, pupillide ja näopiirkonna liikumismustrid;
- telefoni güroskoobi ja kiirendusanduri signaalid;
- reaktsioonikiirus ja tähelepanuülesannete tulemused;
- klaviatuurikasutuse ja muu digikäitumise mustrid;
- erinevate testide ja ülesannete sooritusandmed.
Otsime ClarScani arendusmeeskonda AI/ML praktikanti, kes soovib saada praktilist kogemust multimodaalsete andmete töötlemise, tunnuste konstrueerimise, mudelite treenimise ja valideerimise valdkonnas.
Praktika võimalikud ülesanded sõltuvad praktikandi senisest ettevalmistusest ja huvidest, kuid võivad hõlmata:
- audio-, liikumis- ja sooritusandmete eeltöötlust;
- andmekvaliteedi analüüsi;
- tunnuste konstrueerimist ja valikut;
- erinevate ML-meetodite katsetamist;
- mudelite treenimist, hindamist ja võrdlemist;
- andmetöötlus- ja valideerimisprotsesside dokumenteerimist;
- koostööd ClarScani CTO ja ülejäänud arendusmeeskonnaga.
Praktika sobib eelkõige tudengile, kellel on varasem kokkupuude masinõppe, andmeanalüüsi, statistika, signaalitöötluse või tehisintellekti meetoditega ning kes soovib rakendada oma teadmisi reaalse varase faasi deep-tech projekti arendamisel.
Kasuks tuleb Pythoni ning selliste tööriistade nagu scikit-learn, PyTorch, TensorFlow, pandas või NumPy kasutamise kogemus. Kõigi nimetatud tehnoloogiate valdamine ei ole eeltingimus. Olulisemad on analüütiline mõtlemine, õppimisvõime, iseseisvus ja valmisolek töötada veel kujuneva tehnoloogilise lahendusega.
ClarScan on varases arengufaasis ja valmistub prototüübi, andmekogumise ning esimeste valideerimisetappide elluviimiseks. Seetõttu annab praktika võimaluse näha ja mõjutada tehnoloogia kujunemist algusest peale, mitte üksnes täita kitsalt piiritletud ülesandeid juba valmis süsteemis.
Praktikat on võimalik teha suuresti paindlikult ja osaliselt kaugtöö vormis. ClarScani käivitustiim tegutseb Tartus ning eeldame valmisolekut regulaarseteks töökohtumisteks ja koostööks meeskonnaga.
Eduka praktika ja hea vastastikuse sobivuse korral võib tekkida võimalus jätkata ClarScani projektis ka pikemas perspektiivis.
Ootused kandidaadile
Ootame praktikandilt:
- varasemat kokkupuudet masinõppe, andmeanalüüsi, statistika, tehisintellekti või signaalitöötlusega;
- arusaama masinõppemudelite treenimise, valideerimise ja tulemuste hindamise põhimõtetest;
- valmisolekut töötada erinevat tüüpi andmetega, sealhulgas audio-, liikumis-, reaktsiooni- ja muude sensorandmetega;
- analüütilist mõtlemist ning oskust põhjendada tehtud valikuid;
- iseseisvust, vastutustunnet ja kokkulepetest kinnipidamist;
- valmisolekut dokumenteerida oma tööprotsessi, eksperimente ja tulemusi;
- head koostööoskust ning valmisolekut suhelda regulaarselt ClarScani CTO ja ülejäänud meeskonnaga;
- vastutustundlikku suhtumist privaatsustundlike ja võimalike isikuandmete töötlemisse;
- huvi töötada varase faasi deep-tech projektis, kus kõik tööprotsessid ja tehnilised lahendused ei ole veel lõplikult välja kujunenud.
Kasuks tuleb kogemus ühe või mitme järgmise valdkonnaga:
- scikit-learn, PyTorch või TensorFlow;
- pandas, NumPy ja andmete visualiseerimise tööriistad;
- audio- või signaalitöötlus;
- arvutinägemine;
- aegridade ja sensorandmete analüüs;
- multimodaalsete või heterogeensete andmete ühendamine;
- Git, versioonihaldus ja meeskonnapõhine arendus;
- teadusartiklite lugemine ja eksperimentaalsete tulemuste kriitiline hindamine.
Kõigi nimetatud oskuste olemasolu ei ole eeltingimus. Ootame eelkõige tugeva õppimisvõime, töökuse ja ambitsiooniga tudengit, kes soovib oma seniseid teadmisi reaalses arendusprojektis rakendada ning on valmis praktika jooksul kiiresti edasi arenema.
Võimalused
PRAKTIKA PAKKUMINE ON AVATUD JÄRJEPIDEVALT MITTE AINULT TÄHTAJA LÕPUS VÕI JÄREL.
Kandideerimiseks palume saata:
- CV;
- lühike motivatsioonikiri või enesetutvustus, milles kirjeldad oma huvi ClarScani, AI/ML-i ja - praktikakoha vastu;
- võimaluse korral GitHubi, portfoolio või varasemate projektide lingid;
- ülevaade varasemast kokkupuutest masinõppe, andmeanalüüsi, signaalitöötluse või seotud valdkondadega;
- praktika soovitav periood, maht ja ülikoolipoolsed nõuded.
Kandideerimisdokumendid palume saata aadressile clarscan@clarscan.com. Sobivate kandidaatidega võtame ühendust ning kutsume nad esmasele tutvumisvestlusele ClarScani CEO ja CTO-ga.
Kandideerimine
Kandideerimine kestab kandideerimisperioodi lõpuni.