Research Internship Fall 2026
CohereUn'opportunità di internship di ricerca da 4-6 mesi rivolta a dottorandi in machine learning, NLP o discipline affini, per collaborare con i ricercatori e contribuire a portare in produzione modelli allo stato dell'arte.
Ruolo
Condurrai ricerca di frontiera nel machine learning, costruendo e addestrando large language model, con focus su modelling, valutazione, modelli multimodali e ottimizzazione. Potrai contribuire ai team che lavorano su base model training, retrieval augmented generation, dati e valutazione, sicurezza e finetuning, diffondendo i risultati attraverso pubblicazioni, dataset e codice. Le iniziative di ricerca avranno ricadute pratiche sui prodotti, in un contesto che mantiene un legame stretto tra esplorazione scientifica e sviluppo concreto.
Tecnologie
Python, C, C++ o linguaggi affini, framework di machine learning come JAX, PyTorch e TensorFlow, modelli sequenziali autoregressivi come i Transformer, strategie di addestramento distribuito su larga scala, data annotation e pipeline di valutazione. Apprezzate pubblicazioni in venue di rilievo come NeurIPS, ICML, ICLR e ACL.
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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.