Używamy techniczne pliki cookie i statystyki odwiedzin: Yandex Metrica i zanonimizowany dziennik odwiedzin Zorky. Nigdy nie sprzedajemy danych. Więcej o cookies i statystykach.
Zorky działa w trybie testowym — wszystko jest bezpłatne. Ta strona to tylko demo: nazwy firm, linki i osobiste zestawienie ofert otwierają się po rejestracji. Zarejestruj się →
ZorkyZorky
Polski
@termdocs
← Wszystkie oferty

2027 Spring Intern - Data Science & Machine Learning

StażystaofficeSouth San Francisco, US →2 dn. temu
Analityka rynku
📊 AI / ML / Data Science: wynagrodzenia i popyt na rynku
Stack
gitlangchainllamaindexllmpython
Szczegóły
Wymiar pracy
Staż
Wykształcenie
Doktorat
Pokaż firmę i link
Bezpłatnie, po zalogowaniu.
Aplikuj
Prześlij CV — pracodawcy i rekruterzy z różnych krajów, którzy szukają takiego profilu, będą mogli napisać do Ciebie bezpośrednio.
Wyślij CV →
Opis
2027 Spring Intern - Data Science & Machine Learning Department Summary At Genentech, we are leveraging cutting-edge Artificial Intelligence to transform medical information delivery, commercial and clinical workflows, and patient impact. We are seeking a highly motivated Spring Intern – Agentic AI Discovery & Prototyping to join our Data Science & Machine Learning team. In this role, you will work at the intersection of Generative AI, software prototyping, and system evaluation. You will research, rapidly prototype, and benchmark next-generation Agentic AI systems, ranging from specialized question-answering agents to multi-agent evaluation frameworks used across Generative AI initiatives. Because our work ultimately serves patients and healthcare professionals, a core pillar of your efforts will involve ensuring our agentic systems are safe, reliable, compliant, and aligned with rigorous healthcare standards. This position is based in South San Francisco, CA, On-Site. The Opportunity Build, test, and refine functional prototypes for AI agent workflows tailored for interactive question-answering, search, and workflow automation. Design and implement a general-purpose evaluation framework to benchmark LLM outputs, agent reliability, tool calling, and reasoning accuracy across projects. Explore and implement guardrails to ensure AI agent outputs are safe, hallucination-resistant, compliant with regulatory standards, and aligned with strict patient safety and privacy guidelines
Pełny opis, firma i link do aplikacji — po zalogowaniu. Zaloguj się
Kontakty pracodawcy (e-mail/telefon/Telegram) są ukryte w publicznym podglądzie. Wyślij CV — a pracodawcy będą mogli napisać do Ciebie sami.
Pilne pytanie? Napisz @termdocs