maib

Îți mulțumim pentru interes!

Din păcate, perioada de aplicare pentru programul IT Internship s-a încheiat. Rămâi aproape – vom reveni cu noi oportunități în curând.

IT Internship

Data Science

aplică acum

cui se adresează

Programul se adresează studenților, absolvenților sau persoanelor aflate la început de carieră, care își doresc să se specializeze în Data Science și să își construiască o bază solidă pentru o carieră în IT.

impactul proiectului

Prin acest internship, contribuim activ la dezvoltarea ecosistemului IT, susținem educația practică și creăm un cadru de creștere profesională pentru tinerii specialiști, aliniat la cerințele reale ale industriei.

despre program

Proiectul IT Internship este o inițiativă dedicată formării și dezvoltării noii generații de specialiști IT, concepută pentru a oferi participanților atât cunoștințe teoretice solide, cât și experiență practică aplicată în proiecte reale. Programul este axat pe dezvoltarea competențelor pentru domeniul Data Science.

Ce oferă programul

Program structurat de învățare, cu module teoretice și practice;
Lucru pe studii de caz și proiecte reale, ghidate de mentori cu experiență;
Dezvoltarea competențelor tehnice și soft skills (lucru în echipă, comunicare, gândire analitică);
Feedback constant și evaluare pe parcursul programului.

Programul începe pe 16 martie și se desfășoară offline, pe o perioadă de 6 luni, 5 zile pe săptămână, câte 4 ore pe zi.

vezi descrierea domeniului

Scopul rolului

Să sprijine echipa de Data Science în colectarea, curățarea, explorarea și modelarea datelor, contribuind la livrarea de insight-uri și prototipuri de modele (sub îndrumarea mentorilor), pentru cazuri de business prioritare.

Responsabilități principale:

Preluare, curățare și pregătire seturi de date (data wrangling) din surse interne/externe.
Analiză exploratorie (EDA), identificare pattern-uri și formulare de concluzii acționabile.
Implementare de modele de bază (regresie/clasificare/clustering) și evaluarea lor.
Realizare de vizualizări și rapoarte (notebooks / dashboards simple) pentru comunicarea rezultatelor.
Documentarea pașilor, a ipotezelor și a rezultatelor; reproducibilitate (cod curat, repo).
Colaborare cu mentorul și echipele relevante (BI/Engineering/Product) pentru înțelegerea cerințelor.

Competențe tehnice necesare:

Python (pandas, numpy, scikit-learn) și lucru în Jupyter.
SQL la nivel de bază–mediu (select, join, group by).
Statistică de bază (distribuții, corelație, testare ipoteze – nivel introductiv).
Vizualizare date (matplotlib / seaborn / plotly – orice e ok).
Noțiuni de versionare (Git) – minim utilizare de bază.

Competențe comportamentale necesare:

Gândire analitică și atenție la detalii.
Curiozitate, învățare rapidă și deschidere la feedback.
Comunicare clară (explicarea concluziilor pe înțelesul non-tehnic).
Proactivitate și ownership pe task-uri mici, dar complete.
Lucru în echipă și disciplină în documentare/organizare.

Nivelul de experiență dorit:

Student(ă) în anii III –IV / Master (CS, Matematică, Statistică, Economie, Inginerie etc.) sau reconversie cu proiecte relevante.
Experiență practică: 1–3 proiecte academice/personal portofoliu (GitHub) sau participare la competiții (Kaggle) – avantaj.