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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle bahnbrechende Innovationen in maschinellem Lernen und Computer Vision.
- Arbeitgeber: Weltklasse-Forschungsteam bei einem führenden Technologieunternehmen.
- Mitarbeitervorteile: Erhalte wertvolle Forschungserfahrung und die Möglichkeit, deine Arbeiten zu veröffentlichen.
- Warum dieser Job: Arbeite an cutting-edge Technologien und hinterlasse einen bleibenden Eindruck in der Wissenschaft.
- Gewünschte Qualifikationen: Doktoratsstudium in Informatik oder verwandten Bereichen, Erfahrung in maschinellem Lernen.
- Andere Informationen: Dynamisches Umfeld mit hervorragenden Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung.
Wir suchen Forschungspraktikanten, um bahnbrechende Innovationen in den Bereichen maschinelles Lernen, Computer Vision, Computergrafik und verwandten Bereichen zu schaffen. Besonders interessiert sind wir an 3D-Rekonstruktion, Tiefenschätzung, neuronaler Darstellung, Sichtsynthetisierung sowie Bild- und Videosynthese.
Sie befinden sich in den letzten Jahren eines PhD-Programms in Maschinenlernen, Statistik oder Computer Vision und haben bereits einige Ihrer Arbeiten in erstklassigen Fachzeitschriften veröffentlicht. Während Ihrer Zeit bei uns werden Sie Ihre Forschungsfähigkeiten weiter schärfen, während wir die verschiedenen kollaborativen Phasen eines ML-Forschungsprojekts durchlaufen: Identifizierung einer vielversprechenden Forschungsgelegenheit, Überprüfung der neuesten Methoden und relevanter Literatur, Entwicklung neuartiger Ansätze, Implementierung als Code-Prototypen, Planung und Durchführung großangelegter Experimente über Multi-Node-, Multi-GPU-Systeme, Verfassen eines Papiers und dessen Einreichung.
Themen von Interesse sind unter anderem 3D-Rekonstruktion, Tiefenschätzung, neuronale Darstellung, Sichtsynthetisierung sowie Bild- und Videosynthese. Sie haben zudem die Möglichkeit, mit erstklassigen Forschern außerhalb Ihres unmittelbaren Praktikumsstandorts zusammenzuarbeiten. Letztendlich werden Sie darauf hinarbeiten, neue Erkenntnisse aus dem Projekt zu veröffentlichen, entweder als Open-Source-Code oder in Form von Publikationen.
Mindestens erforderliche Qualifikationen:
- Sie arbeiten auf einen Doktortitel in Informatik, Ingenieurwesen, Datenwissenschaft, angewandter Mathematik oder einem gleichwertigen Bereich hin.
- Am Ende des Praktikums müssen Sie zur Schule zurückkehren, um Ihre Ausbildung fortzusetzen, oder das Praktikum muss die letzte Voraussetzung für Ihren Abschluss sein.
- Eine Verpflichtung von 6 Monaten wird bevorzugt, Beginn spätestens im März 2026.
- Solide Software-Engineering-Fähigkeiten in komplexen, mehrsprachigen Systemen.
- Fließend in Python.
- Erfahrung mit PyTorch.
- Nachgewiesene Forschungsexpertise im maschinellen Lernen und/oder in der Computer Vision.
- Veröffentlichungsnachweis in relevanten Konferenzen (z.B. CVPR, ECCV, ICCV, ICLR, ICML, NeurIPS, SIGGRAPH usw.).
Bevorzugte Qualifikationen:
- Fähigkeit, ein Forschungsproblem zu formulieren, zu entwerfen, zu experimentieren, zu implementieren und Lösungen zu kommunizieren.
- Fähigkeit, in einem vielfältigen, kollaborativen Umfeld zu arbeiten.
- Starke mathematische Fähigkeiten in linearer Algebra, Wahrscheinlichkeit, Optimierung und Statistik.
- Handlungsorientiert.
- Starker allgemeiner Softwareentwicklungsansatz. Sie liefern sauberen, gut getesteten Code.
- Forschungserfahrung in 3D-Rekonstruktion, neuronaler Darstellung, Sichtsynthetisierung, Bild- und Videosynthese.
Internship Computer Vision Arbeitgeber: Apple
Kontaktperson:
Apple HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Internship Computer Vision
✨Netzwerken ist der Schlüssel
Nutze LinkedIn und andere Plattformen, um mit Fachleuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Stell Fragen, teile deine Interessen und zeige dein Engagement für das Thema Computer Vision. Oft sind es persönliche Verbindungen, die dir den Zugang zu spannenden Praktika ermöglichen.
✨Präsentiere deine Projekte
Erstelle ein Portfolio oder eine GitHub-Seite, auf der du deine bisherigen Arbeiten und Projekte präsentierst. Zeige, was du kannst, und mache deutlich, wie deine Fähigkeiten in die ausgeschriebene Stelle passen. Das gibt den Recruitern einen direkten Einblick in dein Können.
✨Sei proaktiv bei der Bewerbung
Warte nicht darauf, dass die Stellenanzeigen dich finden. Bewirb dich direkt über unsere Website und zeige, dass du wirklich interessiert bist. Eine direkte Bewerbung kann oft den Unterschied machen und zeigt dein Engagement.
✨Bereite dich auf Interviews vor
Mach dich mit typischen Interviewfragen im Bereich Machine Learning und Computer Vision vertraut. Übe deine Antworten und sei bereit, über deine Forschungsprojekte zu sprechen. Zeige, dass du nicht nur die Theorie beherrschst, sondern auch praktische Lösungen anbieten kannst.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Internship Computer Vision
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Sei du selbst!: Wenn du deine Bewerbung schreibst, sei authentisch und zeige deine Leidenschaft für Computer Vision und Machine Learning. Lass uns wissen, warum du dich für diese Themen begeisterst und was dich motiviert, bei uns zu arbeiten.
Betone deine Erfahrungen: Erwähne deine bisherigen Forschungsarbeiten und Publikationen, die relevant für die Stelle sind. Zeige uns, was du bereits erreicht hast und wie deine Fähigkeiten in Python und PyTorch dir helfen werden, bei uns erfolgreich zu sein.
Mach es klar und strukturiert: Achte darauf, dass deine Bewerbung gut strukturiert und leicht verständlich ist. Verwende klare Absätze und Überschriften, um deine Gedanken zu gliedern. Wir lieben es, wenn wir schnell die wichtigsten Informationen finden können!
Bewirb dich über unsere Website: Vergiss nicht, dich direkt über unsere Website zu bewerben! Das macht es für uns einfacher, deine Bewerbung zu finden und zu bearbeiten. Wir freuen uns darauf, von dir zu hören!
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Apple vorbereitest
✨Verstehe die Grundlagen der Computer Vision
Mach dich mit den grundlegenden Konzepten der Computer Vision vertraut, insbesondere mit 3D-Rekonstruktion und neuronalen Rendering-Techniken. Zeige im Interview, dass du nicht nur theoretisches Wissen hast, sondern auch praktische Anwendungen dieser Konzepte in deinen bisherigen Projekten.
✨Bereite deine Forschungsprojekte vor
Sei bereit, über deine bisherigen Forschungsarbeiten zu sprechen. Erkläre, wie du Probleme identifiziert, Lösungen entwickelt und deine Ergebnisse veröffentlicht hast. Das zeigt dein Engagement und deine Fähigkeit, komplexe Themen zu bearbeiten.
✨Zeige deine Programmierfähigkeiten
Da solide Software-Engineering-Fähigkeiten gefordert sind, solltest du Beispiele für deinen Code parat haben. Bereite dich darauf vor, Fragen zu Python und PyTorch zu beantworten und eventuell sogar kleine Coding-Aufgaben während des Interviews zu lösen.
✨Sei offen für Zusammenarbeit
Betone deine Fähigkeit, in einem vielfältigen Team zu arbeiten. Teile Erfahrungen, in denen du erfolgreich mit anderen zusammengearbeitet hast, um innovative Lösungen zu entwickeln. Das zeigt, dass du gut in das Team passen würdest.