Technologie und künstliche Intelligenz Interferenzen Teknoloji 11-17 Mai 2026
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AdminNG Hubs Turkey — Machine Learnin g
Inhalte und Schwerpunkte des Programms
Dieses Programm hat einen praktischen Lehrplan, der die Teilnehmer auf globale Technologiestandards und nicht auf theoretisches Wissen vorbereitet:
Data Science Grundlagen: Python arbeitet intensiv an SQL und großen Datenverarbeitungstools.
Machine Learning Algorithmen: Implementierung von auditierten und unkontrollierten Lernmodellen zur Bearbeitung von Problemen.
NLP und AI bei der Herstellung: Verarbeitungstechniken natürlicher Sprache und aktuelle LLM-Technologien.
Ingenieurdisziplin: Modellierungsprozesse, sauberes Codeschreiben und skalierbare Architekturen der künstlichen Intelligenz.
Bankentechnologien: KI-Nutzung in Finanztechnologien, Betrugserkennung und personalisierten Banklösungen.
Bewerbungsverfahren und Kandidatenkriterien
Der Evaluationsprozess zielt darauf ab, sowohl technische als auch kompetenzbasierte Potenziale von Kandidaten zu messen:
Antragsadresse: NG Hubs Türkei
Technischer Test & Case Study: Online-Tests, die die Fähigkeit der Codierung und Problemlösung messen.
Video Interview / HR Interview: Analyse der Motivation und kulturellen Harmonie des Kandidaten.
Technischer Vertrag: Ein ausführliches technisches Panel mit erfahrenen Ingenieuren und Managern auf diesem Gebiet.
Akzeptieren und Onboarding: Die Einführung erfolgreicher Kandidaten in das Programm und der Beginn des Bildungsprozesses.
Von Studenten, die sich für das Programm bewerben, wird erwartet, dass sie ein Absolvent oder Abschlussstudent von Universitäten sind. Computer Engineering, Software Engineering, Math Engineering, Statistik oder verwandte technische Abteilungen. Kandidaten spielen eine entscheidende Rolle in der Bewertungsphase mit den Prinzipien des maschinellen Lernens mit der grundlegenden Kompetenz der Programmiersprache Python, Datenstrukturen und Algorithmen.
Tessera AI Labs — Data Science Intern
Inhalte und Schwerpunkte des Programms
Der Lehrplan und der operative Fokus von Tessera AI Labs zielen darauf ab, durchgängig autonome Systeme jenseits des theoretischen Wissens aufzubauen:
AI Agent Development: Architektur und Design von Agenten der künstlichen Intelligenz, die komplexe Aufgaben erfüllen können.
Corporate ERP Modernisierung: Die Kombination von traditionellen Enterprise Resource Planning Systemen mit künstlicher Intelligenz sorgt für Effizienzsteigerung.
Large Data und Data Pipe Lines: Optimiert für die Verarbeitung, Reinigung und Modellschulung von hochskaligen Daten.
Next Generation Software Architektur: Microservices und künstliche Intelligenzmodelle in Cloud-basierten Systemen freizugeben.
Bewerbungsverfahren und Kandidatenkriterien
Antragsadresse: Tessera AI Labs
Technischer Test & Case Study: Online-Tests, die die Fähigkeit der Codierung und Problemlösung messen.
Video Interview / HR Interview: Analyse der Motivation und kulturellen Harmonie des Kandidaten.
Technischer Vertrag: Ein ausführliches technisches Panel mit erfahrenen Ingenieuren und Managern auf diesem Gebiet.
Akzeptieren und Onboarding: Die Einführung erfolgreicher Kandidaten in das Programm und der Beginn des Bildungsprozesses.
Es wird erwartet, dass die Kandidaten einen starken akademischen Hintergrund in Informatik, Software Engineering oder ähnlichen numerischen Bereichen haben. Technisch gesehen gehören Python, Java oder ähnliche Sprachen zu den Grundvoraussetzungen für fortgeschrittene Programmierkenntnisse, Datenstrukturen und fundierte Kenntnisse über Algorithmen. Speziell Künstliche Intelligenz Modelle Home Analytische Intelligenz hohe Profile, die komplexe technische Probleme mit erfahrener oder hoher Motivation in diesem Bereich lösen können.
EPAM-Systeme
Inhalte und Schwerpunkte des Programms
Die von EPAM angebotenen Trainings (Machine Learning, Cloud & DevOps, Java, .NET etc.) bestehen in der Regel aus aufeinander folgenden Etappen:
Theoretische Grundlagen: Algorithmen, Datenstrukturen und grundlegende Programmiersprachen für ausgewähltes Fachwissen.
AI-Native Entwicklung: "KI-native" Ansätze, die künstliche Intelligenz nicht nur als Werkzeug in den Mittelpunkt des Lebenszyklus der Softwareentwicklung stellen.
Moderne Car Sets: Go, Docker, Kubernetes und Cloudplattformen die Verwendung von Fahrzeugen, die in diesem Sektor zum Standard geworden sind.
Bewerbungsverfahren und Kandidatenkriterien
EPAM Campus-Programme bestehen in der Regel aus den folgenden Phasen:
Registrierung und CV-Einreichung: Bewerbung über das eAM Campus Portal mit persönlichen Informationen und aktuellem Lebenslauf.
Englische Bewertung: Messen Sie nach kurzer Zeit ab der Anwendung das Englischniveau über das Online-System.
Technische Prüfung: theoretische und praktische (Code-) Online-Prüfungen, die das Grundwissen des vom Kandidaten gewählten Bereichs messen.
HR und Technical Responses: Ausführliche Interviews mit Personal, gefolgt von leitenden Ingenieuren.
Zulassung und Ausbildung: Beginnen Sie den Mentoring-Prozess, indem Sie erfolgreiche in die Online-Bildungsplattform integrieren.
Von den Kandidaten wird oft erwartet, dass sie Abschlussstudenten oder Absolventen in technischen Abteilungen wie Computer Engineering, Software Engineering, Statistik oder Mathematik sind. Technisch gesehen gehören die Grundkompetenz in mindestens einer Programmiersprache, das Konzept der objektorientierten Programmierlogik und grundlegende Datenbankkenntnisse zu den kritischen Anforderungen. Da EPAM ein globales Unternehmen ist, müssen die Kandidaten Englischkenntnisse von mindestens B1-Niveau haben; diese Kompetenz wird dabei getestet. Darüber hinaus sind Kandidaten, die sich an intensive Arbeitstempos (im Durchschnitt 20-40 Stunden) anpassen können, die ersten, die analytische Denkfähigkeiten mit hohen und technologischen Entwicklungen in der Selbstlerndisziplin verfolgen.
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