Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle innovative ML-Systeme für eine bahnbrechende Suchmaschine.
- Unternehmen: pExa, ein führendes KI-Labor mit Fokus auf angewandte Technologien.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, flexible Arbeitszeiten und Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Dynamisches Team mit großartigen Wachstumschancen.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Suche und beeinflusse die Qualität von Informationen.
- Qualifikationen: Erfahrung in Forschung und Entwicklung im Bereich maschinelles Lernen.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 49500 - 60500 € pro Jahr.
Exa ist ein angewandtes KI-Labor, das eine bahnbrechende Suchmaschine entwickelt. Wir skalieren ML-Systeme, um das Web zu durchsuchen, trainieren Einbettungsmodelle und setzen schnelle Vektordatenbanken ein.
Wir suchen einen Forschungsingenieur, der die Signale und Entscheidungen hinter dem Ranking verantwortet und definiert, was "richtig" bedeutet, wenn keine Grundwahrheit verfügbar ist. Sie werden mit den Teams für Crawling, Indizierung und Abruf zusammenarbeiten und an Projekten zur Seitenqualität, Glaubwürdigkeit und Duplikation arbeiten.
Research Engineer, Web-Scale ML & Search Signals Arbeitgeber: AItoolnavio
Unser Partnerunternehmen bietet eine hervorragende Möglichkeit für Sprachprofis, die ihre Fähigkeiten in einem dynamischen und bedeutungsvollen Projekt einsetzen möchten. Mit der Flexibilität des Freelance-Arbeitsmodells können Sie von überall in Deutschland aus arbeiten und dabei einen direkten Einfluss auf die Qualität und kulturelle Genauigkeit von KI-generierten Inhalten nehmen. Die Unternehmenskultur fördert unabhängiges Arbeiten und kontinuierliche Verbesserung, während Sie Ihre Expertise in einem sich entwickelnden Bereich der KI-Bewertung anwenden können.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Research Engineer, Web-Scale ML & Search Signals erhalten könntest
✨Wende dich an die richtigen Communities
Schau dir Online-Communities und Foren an, die sich um Data Science drehen, wie Kaggle oder GitHub. Engagiere dich dort aktiv, teile deine Projekte und lerne von anderen – das wird dir helfen, nicht nur einen Fuß in die Tür zu bekommen, sondern auch wertvolle Kontakte zu knüpfen.
✨Präsentiere deine Daten-Projekte
Baue ein Portfolio auf, das deine besten Projekte zeigt. Nutze Plattformen wie GitHub oder eine persönliche Webseite, um deine Arbeiten zu veröffentlichen. Arbeitgeber im Data Science-Bereich schauen oft direkt auf praktische Erfahrungen, also zeig, was du drauf hast!
✨Nimm an Meetups und Hackathons teil
Besuche lokale Data Science-Meetups oder nehme an Hackathons teil. Diese Veranstaltungen sind nicht nur super, um dein Wissen zu erweitern, sondern auch Gold wert für Networking. Du lernst Fachkollegen kennen und kannst auf Lockere Art und Weise Eventualjobs ergattern.
✨Direkte Bewerbungen über unsere Seite
Vergiss nicht, direkt auf unserer Website nach Stellenangeboten bei AItoolnavio zu schauen. Hier kannst du dich auf offene Datenwissenschaftsstellen bewerben und zeigst damit direktes Interesse, das viele Arbeitgeber schätzen!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Research Engineer, Web-Scale ML & Search Signals mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Lass deine Daten sprechen!:In einem Bereich wie Data Science ist es entscheidend, dass du deine praktischen Fähigkeiten präsentierst. Wenn du an Projekten gearbeitet hast, die deine Analysefähigkeiten oder dein Wissen über Machine Learning demonstrieren, teile sie in deinem Lebenslauf oder füge einen Link zu deinem GitHub-Portfolio bei. Die Daten, die du analysiert hast, und die Tools, die du verwendest, sollten klar hervorgehoben werden.
Ergebnisse quantifizieren!:Unterstütze deine Erfahrung mit quantifizierbaren Ergebnissen. Zeige, wie du durch deine Analysen oder Modelle zur Entscheidungsfindung beigetragen hast oder wie deine Berechnungen den Rohdaten neue Erkenntnisse entlockt haben. Arbeitgeber in der Data Science sind oft an konkreten Verbesserungen und Effizienzsteigerungen interessiert!
Erläutere deine Lernbereitschaft!:Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, zeige in deinem Anschreiben, dass du bereit bist, zu lernen und dich weiterzuentwickeln. Sprich über deine Neugier für neue Technologien oder Methoden im Data Science Bereich. Vielleicht hast du auch Kurse besucht oder Zertifikate erworben, die deine Begeisterung zeigen!
Die richtige technische Sprache!:Achte darauf, dass deine Bewerbung alle relevanten technischen Begriffe enthält, die in der Data Science gebräuchlich sind. Nenne spezifische Programmier- und Analysetools wie Python, R oder SQL, die du beherrschst. Dies macht es für die Rekrutierer einfacher, schnell zu erkennen, dass du für die Rolle als Research Engineer, Web-Scale ML & Search Signals bei AItoolnavio gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei AItoolnavio vorbereitet
✨Bereite deine technischen Skills vor
In einem Vorstellungsgespräch für eine Data-Science-Position wird oft dein Wissen über Tools wie Python, R oder SQL getestet. Mach dich mit gängigen Algorithmen und deren Einsatzmöglichkeiten vertraut, denn technische Fragen können schnell kommen. Lass uns sicherstellen, dass du in diesen Bereichen glänzt!
✨Verschaffe dir einen Überblick über Projekte
Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, ist es wichtig, dass du konkrete Erfahrungen und Projekte vorweisen kannst. Wenn du bereits an Data-Science-Projekten gearbeitet hast, sei bereit, diese in der Tiefe zu erläutern und zu diskutieren, wie du die Probleme gelöst hast. Dein Portfolio kann hier einen echten Unterschied machen!
✨Vorbereitung auf case studies
In Data-Science-Interviews sind case studies und praktische Probleme häufig Teil des Gesprächs. Übe, wie du strukturiert und logisch an solche Aufgaben herangehst. Arbeitgeber möchten sehen, wie du Daten analysierst und Lösungen entwickelst – bring also deine analytischen Fähigkeiten mit!
✨Zeige deine Leidenschaft für Daten
Mehr denn je geht es bei einer Vollzeitstelle darum, dass du nicht nur die Skills hast, sondern auch wirklich für das Feld brennst. Teile Anekdoten oder Erfahrungen, die zeigen, wie du zur Datenwissenschaft gekommen bist und was dich fasziniert. Diese Begeisterung kann für AItoolnavio entscheidend sein!
