Únete a nuestro equipo: Sé extraordinario
El Programa Extraordinario de Pasantías de ProQuest está diseñado para proporcionar a los estudiantes proyectos desafiantes y oportunidades de aprendizaje en el mundo real.
¿Qué hace que esta pasantía sea tan extraordinaria?
Los pasantes se asociarán en un proyecto y al finalizar con éxito, serán evaluados para una oferta de trabajo a tiempo completo después de la graduación!
Como proveedor líder de tecnología, ProQuest impulsa mejores resultados para los investigadores y una mayor eficiencia para las bibliotecas y organizaciones que les sirven. El Programa Extraordinario de Pasantías abarca:
- Desarrollo de productos de la vida real
- Utilizar su experiencia académica en un entorno profesional
- Explorando caminos profesionales
- Experimentando la cultura ProQuest
- Desafiando sus habilidades técnicas
- Aumentar su presencia profesional
- Construyendo un currículum potente
- Dar forma a su red profesional
- Trabajar para una organización orientada a propósitos
Vea a continuación ejemplos de algunos de los emocionantes proyectos que se completaron durante el verano de 2020.
Pasantías extraordinarias
Sistema de adquisición de contenido para bibliotecas
Patrocinado por Jay Nayegandhi, Director de Tecnología El servicio ProQuest Coutts proporciona un sistema basado en la web para que las bibliotecas de investigación académica busquen, seleccionen y pidan títulos impresos y electrónicos para sus colecciones. Trabajando con desarrolladores sénior, tendrá la oportunidad de obtener experiencia práctica en la creación de herramientas y aplicaciones mediante el desarrollo web y tecnologías de bases de datos back-end. Las tecnologías previstas podrían incluir: HTML/Javascript C#/.Net Base de datos de progreso
Recomendador de Rialto
Patrocinado por Jay Nayegandhi, Director de Tecnología Rialto es un mercado innovador que permite a las bibliotecas adquirir contenido de una variedad de editores y plataformas. Necesitamos un estudiante talentoso e innovador para unirse al equipo responsable de ofrecer funcionalidad de búsqueda y recomendación para este producto. Este proyecto requerirá conocimientos de trabajo de Python (NumPy, SciPy, Pandas), y cursos o experiencia en aprendizaje automático, procesamiento de lenguaje natural, minería de datos, búsqueda o sistemas de recomendación.
Mejoras en el servicio discovery mediante OCR e IA
Patrocinado por Vinay Bharadwaj, Vicepresidente de Tecnología & Joseph Wyrembelski, Director de Tecnología Las colecciones de ProQuest incluyen muchas obras conservadas en microfilm. Trabajaremos en un proyecto para extraer referencias usando el reconocimiento óptico de caracteres; asociaciones de documentos entre las obras de una base de datos gráfica; y desarrollar inteligencia artificial para ofrecer recomendaciones más relevantes a nuestros usuarios.
Pasantía en equipo de servicios de plataforma
Patrocinado por Greg Kramer, Gerente de Tecnología y Dave Merkel, Vicepresidente de Tecnología El equipo de Platform Services es responsable de crear y mantener los microservicios que alimentan los productos ProQuest. Nuestra arquitectura orientada a servicios (SOA) maneja más de 100 llamadas por segundo, sirviendo contenido de nuestro repositorio de más de 1.000 millones de documentos. Mantener el servicio en funcionamiento es un desafío, ¡y estamos buscando ayuda! Como pasante en nuestro equipo, nos gustaría que nos ayudara a construir un sistema para monitorear la salud y el estado de nuestros productos. Este proyecto podría incluir: Creación de un panel de estado que notifica los microservicios de estado en clústeres de Amazon Creación de una interfaz de usuario mediante un marco javascript Interacción con nuestros servicios alojados en la nube de AWS para recopilar métricas clave Reunir la funcionalidad mediante JavaScript, Python (u otros lenguajes de scripting) y posiblemente programación Java cuando sea necesario
Proyecto de facturación de AWS
Patrocinado por Andy Schmitt, Vicepresidente de Sistemas Empresariales El equipo de tecnología de ProQuest utiliza muchos productos de Amazon Web Service (AWS). Cada mes, el equipo revisa el uso y los datos de costos. Tenemos la oportunidad de utilizar otras herramientas de AWS como Amazon Machine Learning (ML) y QuickSight para mejorar nuestro proceso de revisión mensual. Al ayudar a visualizar, analizar y predecir los datos de uso, esperamos poder identificar mejor las tendencias y anomalías. Tecnologías anticipadas que se utilizarán: AWS Lambda AWS Athena Cambio de color de AWS Vista rápida de AWS chispa pitón Java