Anunț pentru organizarea programului de „Internship FMI 2021”

Procedura de selecție

• Curriculum Vitae și scrisoare de intenție transmise la adresele de e-mail cosmin.bonchis@e-uvt.ro și vanessa.dicso@e-uvt.ro;
• Susținere interviu pentru persoanele selectate în baza criteriilor menționate.

Calendarul de desfășurare a programului de internship

Condiții contractuale

• Programul de internship se desfăşoară în temeiul contractului de internship, cu respectarea activităţilor specifice stabilite în cadrul acestuia şi a regulamentelor interne aplicabile, sub directă coordonare a unui îndrumător.
• Atribuţiile internului sunt prevăzute în fişa de internship, anexă la contractul de internship.
• Durata timpului de muncă este de pana la 4 ore pe zi, respectiv de maximum 20 de ore pe săptămână şi se stabileşte prin contractul de internship.
• Cuantumul indemnizaţiei pentru internship este de 1.428 lei/ lună/ intern.
• În cadrul programul de internship, internul poate participa la formele de pregătire desfăşurate în cadrul departamentului, după caz.
• La finalizarea programului de internship se va efectua evaluarea activităţii internului conform prevederilor Legii 176/2018 și se va elibera acestuia certificat de internship.
• Alte beneficii: mediu de lucru plăcut într-o echipă dinamică, posibilitatea de formare profesională și acumulare de experiență, posibilitatea de angajare în proiecte de cercetare.

Profilul studentului/Criterii de selecție:

• Student la programe de licență sau master;
• Nivel bun de cunoaștere și înțelegere a limbii engleze;
• Capacitate de analiză și sinteză, adaptare dinamică;
• Spirit de inițiativă;
• Persoană responsabilă și organizată;
• Abilități de comunicare și de lucru în echipă;
• Atent la detalii;
• Situație academică excelentă;
• Cunoștințe de programare.

Responsabilități generale ale internilor

• Participarea la activități de pregătire
• Implicarea în activitățile specifice prezentate detaliat pentru fiecare proiect
• Documentarea rezultatelor și prezentarea lor

Responsabilități specifice fiecărui proiect în parte 

Proiect 1: Prelucrare seturi mari de date în context Deep Learning

1. 1. Mentor/responsabil: teodora.selea@e-uvt.ro
   2. Descriere: Lucrul cu date geospatiale și AI,
   3. Taskuri:
      • extinderea funcționalităților de procesare a tool-urilor open source:  (exemple de proiecte: stackstac, rio-tiler)
      •  implementarea modelelor de Deep Learning din Computer Vision si aplicarea lor pe seturi de date noi + vizualizare (exemple de tehnologii: PyTorch/Keras, Xarray, GeoPandas, rasterio, shapely, tool-uri din pachetul HoloViz/Leaflet)
      • lucrul cu seturi mari de date (exemple de tehnologii: Dask, Zarr)

Proiect 2: Prelucrare date GeoSpațiale

1. 1. Mentor/responsabil: marian.neagul@e-uvt.ro
   2. Descriere: Tehnologii relevante: Dask, Zarr, Xarray, STAC, Leaflet
   3. Taskuri:
      • Dezvoltare de aplicații web pentru vizualizarea datelor GeoSpațiale (Vizualizare cataloage STAC)
      • Crearea unei unelte pentru crearea unui Mosaic lunar al României pe baza datelor Copernicus Sentinel-2
      • Documentarea soluțiilor dezvoltate.

Proiect 3: Blockchain

1. 1. Mentor/responsabil: cristian.cira@e-uvt.ro
   2. Descriere: Blockchain@UVT
   3. Taskuri:
      • Instalare (Administrare Linux), monitorizare (scripting) noduri publice (main net) BTC, ETH, Cardano
      • Materiale didactice pentru laboratoarele “Introducere în Blockchain”. Exemple tranzacții BTC (Script) și  smart contracts ETH (Solidity)
      • Rapoarte săptămânale de monitorizare ale serviciilor live (Shell scripting, GNUplot)
      • Crearea și menținerea paginii blockchain.uvt.ro (WordPress)
      • Promovarea constantă și regulată pe platformele social media a activităților desfășurate

Proiect 4: Robotică

1. 1. Mentor/responsabil: alexandra.fortis@e-uvt.ro
   2. Descriere: Elaborare de materiale educaționale suport cu scopul de a oferi o metodă de învățare non-standard, aplicativă, a unor tehnici de programare atât studenților care nu au un background solid în informatică/matematică dar care pot să contribuie cu idei pentru rezolvarea unei probleme practice cât și celor experimentați, capabili de performanță. Experiența didactică a arătat un nivel ridicat de implicare a studenților în realizarea de activități cu caracter aplicativ și colaborativ, care să le permită să utilizeze cunoștințele teoretice pentru a rezolva o problemă din lumea reală.
   3. Taskuri:
      • Pentru VeX
        • familiarizare cu limbajul de programare ROBOTC for VeX Robotics
        • familiarizare cu componentele și instrucțiunile de asamblare
        • testare algoritmi pentru controlul și mișcarea roboților
        • dezvoltare și implementare de algoritmi pentru creare de roboți autonomi
        • elaborare de  materiale educaționale suport
        • documentarea rezultatelor
      • Pentru Raspberry
        • familiarizare cu componentele disponibile
        • implementare algoritmi în C/C++ și/sau Python
        • elaborare materiale educaționale
        • analiza și documentare rezultate

Proiect 5: Incremental learning (IL) și inteligență artificială explicabilă (XAI)

1. 1. Mentor/responsabil: darian.onchis@e-uvt.ro
   2. Descriere: Dezvoltare de algoritmi pentru modele de incremental learning și XAI
   3. Taskuri:

• • • Rulare pachete software de incremental learning și XAI în Python
    • Folosire platforma colaborativă de data science e.g. Colab, Kaggle, Xaion
    • Dezvoltare de algoritmi pentru inteligentă artificială explicabilă pornind de la modelele agnostice existente LIME și SHAP
    • Dezvoltare de algoritmi de incremental learning în cazul fără memorie.
    • Cunoștințe de Latex și utilizare Overleaf.

Proiect 6:

1. 1. Mentor/responsabil: madalina.erascu@e-uvt.ro
   2. Descriere: Modelarea și implementarea aplicațiilor de management al resurselor în Cloud
   3. Taskuri:
      • să modeleze aplicații de management al resurselor în Cloud folosind programarea cu constrângeri, satisfiabilitate în teorii logice și metode greedy
      • să utilizez frameworkuri pentru programare cu constrângeri (Minizinc) și satisfiabilitate în teorii logice (Z3)
      • să implementeze algoritmi greedy în Python
      • să citească literatură științifică și să o analizeze critic
      • să documenteze rezultatele obținute

Proiect 7: Statistică multivariată în analiza unor date COVID

1. 1. Mentor/responsabil: eva.kaslik@e-uvt.ro
   2. Descriere: Analiza unor date statistice privind evoluția epidemiei, folosind elemente de statistică multivariată
   3. Taskuri:
      • să modeleze anumite probleme din lumea reală
      • să dezvolte sau să optimizeze anumiți algoritmi existenți
      • să citească literatura științifică și să o analizeze critic
      • să documenteze rezultatele obținute.