Machine Learning Intern/Co-op Fall 2026
CohereUn'opportunità di internship full-time da 3-6 mesi rivolta a studenti universitari, per rilasciare in produzione modelli allo stato dell'arte e contribuire a idee di ricerca innovative all'interno di una delle realtà più dinamiche dell'AI.
Ruolo
Progetterai, addestrerai e migliorerai modelli di nuova generazione, contribuendo allo sviluppo di nuove tecniche per addestrare e servire modelli in modo più sicuro, più rapido e più affidabile. Lavorerai su modelli di larga scala addestrati su dataset massivi, esplorerai strategie di continual e active learning per dati in streaming e potrai imparare direttamente dal team senior di machine learning, collaborando con i team di prodotto allo sviluppo di soluzioni concrete.
Tecnologie
Python e framework di machine learning come TensorFlow, TF-Serving, JAX, XLA/MLIR, modelli sequenziali autoregressivi come i Transformer, strategie di addestramento distribuito su larga scala. Costituiscono un plus l'esperienza con CUDA per scrivere kernel su GPU, l'addestramento su TPU e pubblicazioni in venue di rilievo come NeurIPS, ICML, ICLR, ACL, EMNLP.
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Informazioni su Cohere
Cohere è un'azienda globale di AI per le imprese, con sede principale a Toronto e San Francisco e uffici a Londra, New York, Montreal, Parigi, Seoul e in Germania. Sviluppa modelli di base e prodotti end-to-end pensati per risolvere problemi concreti delle aziende, con un approccio in cui sicurezza e privacy dei dati sono al centro di ogni scelta progettuale. Tra i suoi prodotti spicca North, una piattaforma di AI workspace per le imprese che permette di integrare agenti intelligenti nei flussi di lavoro mantenendo il pieno controllo sui dati sensibili.
Il team riunisce ricercatori, ingegneri, designer e altre figure tecniche che collaborano per spingere lo stato dell'arte dei modelli linguistici e agentici, sia attraverso lo sviluppo di prodotto sia tramite Cohere Labs, il braccio di ricerca dedicato all'avanzamento del machine learning e del natural language processing. L'azienda investe molto nella formazione, nella diversità delle prospettive e in un ambiente di lavoro distribuito, offrendo benefit pensati per chi lavora da remoto e cura particolare per il benessere delle persone.