Teknoloji ve Yapay Zeka Staj İlanları | 11-17 Mayıs 2026
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AdminNG Hubs Turquía — Machine Learnin g
Contenidos y focos del programa
Este programa tiene un plan de estudios práctico que prepara a los participantes a estándares tecnológicos globales en lugar de conocimientos teóricos:
Data Science Basics: Python trabaja profundamente en SQL y grandes herramientas de procesamiento de datos.
Algoritmos de aprendizaje automático: Aplicación de modelos de aprendizaje auditados e incontrolados para problemas de trabajo.
NLP y AI cuando producen: Técnicas de procesamiento de idiomas naturales y tecnologías LLM actualizadas.
Ingeniería Disciplini: Procesos de implementación modelo, escritura de código limpio y arquitecturas de inteligencia artificial escalables.
Tecnologías bancarias: Uso de IA en tecnologías financieras, detección de fraudes y soluciones bancarias personalizadas.
Proceso de solicitud y Criterios de candidatos
El proceso de evaluación tiene por objeto medir las posibilidades técnicas y de competencia de los candidatos:
Dirección de aplicación: NG Hubs Turkey
Test técnico " Estudio de caso: Pruebas en línea que miden la capacidad de codificación y solución de problemas.
Entrevista de vídeo / Entrevista de RRHH: Análisis de la motivación y armonía cultural del candidato.
Contrato técnico: Panel técnico profundo con ingenieros expertos y administradores sobre el terreno.
Aceptar y A bordo: La introducción de candidatos exitosos al programa y el inicio del proceso educativo.
Se espera que los estudiantes que se aplicarán al programa sean graduados o estudiantes finales de las universidades Ingeniería informática, Ingeniería de software, Ingeniería de matemáticas, Estadística o departamentos técnicos relacionados. Los candidatos desempeñan un papel crítico en la fase de evaluación con los principios del aprendizaje automático con la competencia fundamental del lenguaje de programación Python, estructuras de datos y algoritmos.
Tessera AI Labs — Data Science Intern
Contenidos y focos del programa
El plan de estudios y el enfoque operativo de Tessera AI Labs tiene como objetivo construir sistemas autónomos de punta a punta más allá del conocimiento teórico:
AI Agent Development: arquitectura y diseño de agentes de inteligencia artificial que pueden cumplir tareas complejas.
Corporate ERP Modernization: Combinar los sistemas tradicionales de planificación de los recursos institucionales con inteligencia artificial, lo que aumenta la eficiencia.
Líneas de tubería de datos grandes: Optimizado para el procesamiento, limpieza y formación de modelos de datos de alta escala.
Next Generation Software Architecture: Liberar microservicios y modelos de inteligencia artificial en los sistemas basados en la nube.
Proceso de solicitud y Criterios de candidatos
Dirección de aplicación: Tessera AI Labs
Test técnico " Estudio de caso: Pruebas en línea que miden la capacidad de codificación y solución de problemas.
Entrevista de vídeo / Entrevista de RRHH: Análisis de la motivación y armonía cultural del candidato.
Contrato técnico: Panel técnico profundo con ingenieros expertos y administradores sobre el terreno.
Aceptar y A bordo: La introducción de candidatos exitosos al programa y el inicio del proceso educativo.
Se espera que los candidatos tengan un sólido historial académico en Ciencias de la Computación, Ingeniería de Software o áreas numéricas similares. Técnicamente, Python, Java o idiomas similares se encuentran entre los requisitos básicos para tener habilidades avanzadas de codificación, estructuras de datos y conocimientos profundos sobre algoritmos. Específicamente modelos de inteligencia artificial Perfiles de inteligencia analítica que pueden resolver problemas técnicos complejos con una gran motivación en este campo.
EPAM Systems
Contenidos y focos del programa
Los entrenamientos ofrecidos por EPAM (Machine Learning, Cloud & DevOps, Java, .NET etc.) se componen generalmente de etapas siguientes:
Fundamentos teóricos: algoritmos, estructuras de datos y lenguajes de programación básicos para una experiencia seleccionada.
AI-Native Development: enfoques "AI-native" que ponen la inteligencia artificial no sólo como una herramienta, el centro del ciclo de vida del desarrollo del software.
Sets de coches modernos: Vamos, Docker, Kubernetes y plataformas de nubes el uso de vehículos que se han convertido en estándar en el sector.
Proceso de solicitud y Criterios de candidatos
Los programas de EPAM Campus se componen generalmente de las siguientes etapas:
Registro y Presentación de CV: Aplicación vía portal eAM Campus con información personal y curriculum vitae actual.
English Rating: Después de un corto tiempo de la aplicación, mida el nivel de inglés a través del sistema en línea.
Pruebas técnicas: exámenes teóricos y prácticos (código) en línea que miden el conocimiento básico del área elegida por el candidato.
Respuestas técnicas y de recursos humanos: Entrevistas profundas de recursos humanos, seguidas por ingenieros superiores.
Admisión y capacitación: Iniciar el proceso de mentoría mediante la incorporación de éxitos en la plataforma educativa en línea.
A menudo se espera que los candidatos sean estudiantes o graduados finales en departamentos técnicos tales como Ingeniería Informática, Ingeniería de Software, Estadísticas o Matemáticas. Técnicamente, tener competencia básica en al menos un lenguaje de programación, siendo el concepto de lógica de programación orientada hacia objetos y tener conocimientos básicos de base de datos es uno de los requisitos críticos. Como EPAM es una empresa global, los candidatos deben tener conocimiento inglés al menos B1 nivel; esta competencia se prueba en el proceso. Además, los candidatos que pueden adaptarse a los tempos de trabajo intensivos (de media de 20 a 40 horas) son los primeros en seguir las habilidades de pensamiento analítico con desarrollos tecnológicos y altos en la disciplina de autoaprendizaje.
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