我们还致力于重新定义我们的关系,并支持土著自我决心。我们的目标是通过将我们所做的一切都嵌入和解的方式来实现我们的价值观,文化,政策和结构来实现持久的转变。我们正在改变我们的认识,工作和努力支持可持续和解的方式,并激活土著和非土著员工,学生和社区之间的关系。我们在墨尔本的三个校园(城市,不伦瑞克和邦多拉校园)位于Woi Wurrung人民的未成年土地上,库林国家东部的Wurrung语言群体。
申请应包括:i)一页的动机信(您需要在字母中指定您作为学生在实习期的整个4-6个月持续时间内被注册为学生),ii)ii)CV和iii)cv和iii)在这篇文章中相关的两项工作示例(例如项目报告,大学作业等)。如果书面示例有多个作者,请在“动机信”中指定您所编写的部分。对于超过30页的报告,请仅提交不超过10页的章节,而不是整个论文。所有文件,包括您的工作的书面示例,都应使用英语。上述所有文档都应集成到一个PDF文档中。对于简历,请使用europass模板(https://europass.cedefop.europa.eu/)。请在2024年3月11日之前,将您的申请中的单个PDF文件发送给Monica.Alessi@ceps.eu。CEP强烈重视并积极追求多样性和包容性。我们鼓励申请,尤其是女性,LGBTQ+候选人和候选人,其族裔/民族起源的申请在CEPS中的代表性不足。
资格: 应于 2018 年 12 月 19 日前完成工程/技术或同等学历的全日制学位。 考生在选拔时不得有任何未完成的积压论文。 工程学位的合格分支: 计算机科学:计算机科学/计算机工程/计算机科学与 IT/信息技术/信息科学与技术/计算机系统/信息系统/信息科学/软件工程/计算机技术/计算机科学与工程。 电气:电气/电气与电子/电气与仪器。 电子:电子/电子与通信/仪器与控制/仪器与电子/应用电子与仪器/电子与仪器/电子与仪器/电子与电信。 年龄: 截至 2018 年 12 月 19 日,普通考生年龄不得超过 28 岁。 SC/ST 考生年龄上限放宽 5 岁,OBC 考生年龄上限放宽 3 岁。属于 OBC 类的候选人需要在文件验证时出示最近获得的证明(截至 2018 年 12 月 19 日不超过 6 个月),以规定格式由主管部门出具,说明“他们不属于奶油层”。对于在 1980 年 1 月 1 日至 1989 年 12 月 31 日期间通常居住在查谟和克什米尔邦的候选人,年龄上限可放宽 5 岁。工作简介:工作内容包括向
• 谦逊——我们认识到我们并非无所不知,处理和解决冲突的方法多种多样,我们的贡献应成为众多人士和组织广泛参与的一部分。 • 公正——我们自觉不偏不倚。 • 包容——我们鼓励代表尽可能多的意见或利益的人积极参与我们的对话。我们创造性地为那些可能因性别、年龄或种族而被边缘化的人士和群体发声。在开展工作、与员工打交道以及与治理和资金打交道时,Concordis:
Midpeninsula 区域开放空间区 (Midpen) 实习计划专为积极进取的大学生和应届毕业生而设计,旨在获得专业工作经验并接触当地政府的机会。该计划旨在提供 Midpen 独有的具有挑战性的工作体验,其使命是获取和保护区域绿化带开放空间,以供保护和公众使用和享受。在导师的指导下,实习生完成部门特定项目,以发展他们的管理和分析知识、技能和能力。实习生可以与经验丰富的 Midpen 员工一起工作并向他们学习,并为各种项目贡献自己的才华。我们的实习生在完成实习后通常会在公共部门获得全职工作。
CEFC 在增加对澳大利亚低排放转型的投资方面发挥着独特的作用。在澳大利亚政府的支持下,我们投资引领市场,以商业严谨的方式运营,以应对澳大利亚最严峻的一些排放挑战——农业、能源生产和储存、基础设施、房地产、交通和废物。我们还很自豪地通过清洁能源创新基金支持澳大利亚的清洁技术企业家,并通过推进氢能基金投资开发澳大利亚的氢能潜力。我们代表澳大利亚政府投资了 100 亿美元,致力于为整个投资组合中的纳税人带来积极的回报。
作为物流和供应链(实习生),您将在支持我们供应链运营的项目管理和计划功能方面发挥关键作用。您将与全球跨职能团队和利益相关者紧密合作,以确保平稳的协调和有效的流程。您的任务将包括准备会议,管理文件以及了解供应链规划的复杂性的摘要和演示文稿。在本合同结束时,您将对供应链运营,利益相关者管理和更广泛的FMCG行业有深入的了解。
● Engineering various sensor interfaces on a robot ● Using Linux, ROS, Python, C/C++, OpenCL, OpenGL, GStreamer, OpenCV or similar ● Using deep learning AI frameworks for both training and inference, including TensorFlow, PyTorch and OpenVINO ● User Interface Development Tools such as QT, Websockets, and JavaScript ● Developing algorithms for robots或在真实或模拟环境中的无人机●通过现场数据收集和迭代来验证和改进设计●机器学习工作流程涉及擦洗,组织和注释图像和视频数据
我们要讨论的第一个策略是将问题分解成更小的问题。组织面临的挑战和问题往往很复杂,而且规模很大。有时,试图一下子解决这样的问题根本无法实现或难以承受。