Internship

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Machine Learning/Statistical Analysis Intern

CANN Forecast


  Publié: May 13, 2021

  Emplacement: Montreal, Quebec

  Programme de stages: Natural Resources 21-22

  Échelle salariale: $40,000 - $50,000

  Heures par semaine: 35

  Date de début: July 12, 2021

  Date de fin: February 4, 2022

Description de l'emploi

CANN Forecast is a dynamic start-up that uses artificial intelligence to develop decision support tools in the water sector. Our mission is to enhance the value of data to help municipalities be proactive in the management of our most precious resource on Earth: water.


Devoirs et responsabilités

We are hiring a research intern in Machine Learning & Statistical Analysis. With the support of our multidisciplinary data science team, you will be working on adapting advanced statistical algorithms, from the original research papers to solutions that solve real-life environmental challenges.

Connaissances et compétences

Has a good understanding of statistical modeling algorithms
Possesses strong analytical skills
Is not afraid to be exposed to new technologies
Enjoys challenges
Knowledge of Linux is a plus

Éducation requise

Currently pursuing your PhD or MSc in Statistics, Biostatistics, or related field Experience with Python

  Comment s'inscrire

S'il vous plaît envoyer un courriel olivia@cannforecast.com pour postuler au poste ci-dessus.

Pour postuler, envoyez votre CV à olivia@cannforecast.com.

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C'est une expérience fantastique que m'offre AXIS. Ils ont conçu une suite d'appareils connectés pour le secteur commercial qui conserve l'énergie. La technologie créée automatise les stores de fenêtres dans les édifices commerciaux et démontre une réduction considérable en consommation d'énergie. Pendant les journées ensoleillés les stores bloquent la chaleur solaire et pendant les journées nuageuses les stores récoltent la lumière naturelle. Je suis très fier de faire partie de ce processus.

Tung Huu Le


Quelques-uns de nos employeurs fantastiques que nous avons aidés

Notre financement leur permet de contribuer à remédier aux pénuries de main-d’œuvre, à diversifier leur personnel et à renforcer leur secteur.

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