Мы используем технические cookie и статистику посещений: Яндекс Метрику и собственный обезличенный журнал Zorky (cookie zk_aid). Не собираем содержимое форм, текст поиска и полный IP; данные не продаём. Отказаться можно кнопкой ниже, а также через Global Privacy Control или Do Not Track в браузере. Подробнее о cookie и статистике.
Zorky CRMZorky CRM
EN|RU
@termdocs
← Все вакансии

Internship

hybridToronto, CAСкор 57.5/100сегодня
Стек
pythonsketchtriton
Показать компанию и ссылку
Бесплатно. Вход по почте.
Откликнуться
Загрузите резюме — мы свяжем вас с работодателем напрямую через нашу базу.
Отправить резюме →
Описание
ABOUT US Veeda AI is building the next generation of multimodal foundation world models for Physical AI. We're a small, fast-moving team of engineers and researchers from leading AI labs, tackling some of the most challenging problems at the intersection of AI, robotics, and embodied intelligence. If you're excited about pushing the boundaries of what's possible with Physical AI, you'll have the opportunity to make an outsized impact from day one. RESPONSIBILITIES Own one scoped project in a single area — ML Performance, AI Infrastructure, ML Operations, Data, Robotics, Simulation, or World Models — with a mentor and a deliverable agreed in week one. Representative Projects: Profile a step-time regression in a Megatron-Core run, add a task to an Isaac Lab environment suite, build a deduplication pass in Ray Data, or measure drift in a world-model rollout. Real Systems, Not a Sandbox: Work in the same repositories, on the same clusters, and against the same data as the rest of the technical staff, not a parallel toy version. A Deliverable That Outlives You: Ship one artifact the team keeps using — a dataset, a benchmark, an evaluation, or a tool — and write up what you found and what to try next. REQUIREMENTS You have a Bachelor's degree or equivalent hands-on experience in Computer Science, Engineering, or a related technical field, or you are currently working toward one. You have real depth in machine learning fundamentals (optimization, generalization, architectures) or in
Полное описание, компания и ссылка на вакансию — после входа. Войти
Контакты работодателя (email/phone/telegram) скрыты из публичного превью — отправьте резюме, чтобы мы связали вас напрямую.
Срочный вопрос? Напишите @termdocs