Auf einen Blick
- Aufgaben: Führe innovative Forschung in maschinellem Lernen durch und forme Forschungspläne.
- Unternehmen: Applecart in Lausanne, ein führendes Unternehmen im Bereich KI und ML.
- Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, flexible Arbeitszeiten und Zugang zu neuesten Technologien.
- Weitere Informationen: Kollaboratives Team mit Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der KI mit und arbeite an bahnbrechenden Projekten.
- Qualifikationen: PhD in einem relevanten Bereich und Erfahrung in maschinellem Lernen.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Applecart in Lausanne sucht einen leidenschaftlichen Forscher, der zu innovativer Grundlagenforschung im Bereich des maschinellen Lernens beiträgt, mit Fokus auf LLMs und generativen Modellen. Die Rolle umfasst die Gestaltung von Forschungsplänen, die Anleitung der Umsetzung und die Zusammenarbeit mit verschiedenen Teams bei Apple.
Bewerber sollten einen PhD in einem relevanten Bereich besitzen und über umfassende Kenntnisse im maschinellen Lernen verfügen, eine Publikationshistorie in angesehenen Konferenzen vorweisen können und mit Deep-Learning-Toolkits wie JAX und PyTorch vertraut sein.
Foundational AI & ML Research Scientist Arbeitgeber: Applecart
Applecart in Lausanne bietet eine inspirierende Arbeitsumgebung, die von Innovation und Zusammenarbeit geprägt ist. Als Arbeitgeber fördern wir das Wachstum unserer Mitarbeiter durch kontinuierliche Weiterbildung und spannende Projekte im Bereich der KI und ML. Unsere offene Unternehmenskultur und die Möglichkeit, an wegweisenden Forschungsinitiativen zu arbeiten, machen uns zu einem attraktiven Arbeitgeber für talentierte Wissenschaftler.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Foundational AI & ML Research Scientist erhalten könnten
✨Tipp Nummer 1
Netzwerken ist der Schlüssel! Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit Leuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Lass uns wissen, wenn du Fragen hast oder Unterstützung brauchst!
✨Tipp Nummer 2
Bereite dich auf technische Interviews vor! Übe deine Fähigkeiten in Machine Learning und Deep Learning, indem du an Projekten arbeitest oder Online-Kurse belegst. Wir haben viele Ressourcen, die dir helfen können!
✨Tipp Nummer 3
Sei proaktiv und zeige dein Interesse! Kontaktiere die Recruiter direkt und stelle Fragen zu den Projekten bei Applecart. Das zeigt, dass du wirklich motiviert bist und dich für die Position interessierst.
✨Tipp Nummer 4
Bewirb dich über unsere Website! Das gibt dir die beste Chance, gesehen zu werden. Wir freuen uns darauf, von dir zu hören und gemeinsam an innovativen Lösungen zu arbeiten!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Foundational AI & ML Research Scientist mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Sei authentisch!:Zeig uns, wer du wirklich bist! Deine Leidenschaft für KI und ML sollte in deiner Bewerbung durchscheinen. Lass deine Persönlichkeit strahlen und erzähl uns von deinen bisherigen Erfahrungen und Projekten.
Fokussiere dich auf relevante Erfahrungen:Stell sicher, dass du deine Erfahrungen im Bereich Machine Learning und deine Publikationen klar hervorhebst. Wir wollen sehen, wie du zur Forschung in LLMs und generativen Modellen beigetragen hast!
Verwende klare und präzise Sprache:Halte deine Bewerbung einfach und verständlich. Vermeide Fachjargon, wenn es nicht nötig ist, und achte darauf, dass wir deine Ideen leicht nachvollziehen können. Klarheit ist der Schlüssel!
Bewirb dich über unsere Website:Wir empfehlen dir, deine Bewerbung direkt über unsere Website einzureichen. So stellst du sicher, dass alles reibungslos läuft und wir deine Unterlagen schnell bearbeiten können. Wir freuen uns auf deine Bewerbung!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Applecart vorbereitet
✨Verstehe die Grundlagen von LLMs
Mach dich mit den neuesten Entwicklungen in der Forschung zu großen Sprachmodellen (LLMs) vertraut. Lies aktuelle Publikationen und sei bereit, deine Meinung zu den Trends und Herausforderungen in diesem Bereich zu teilen.
✨Präsentiere deine Forschungspläne klar
Bereite dich darauf vor, deine Ideen und Forschungspläne strukturiert und überzeugend zu präsentieren. Überlege dir, wie du deine Ansätze zur Implementierung von generativen Modellen erklären kannst, um dein Verständnis zu zeigen.
✨Zeige deine Teamfähigkeit
Da die Rolle eine enge Zusammenarbeit mit anderen Teams erfordert, sei bereit, Beispiele aus deiner bisherigen Erfahrung zu nennen, wo du erfolgreich im Team gearbeitet hast. Betone, wie du unterschiedliche Perspektiven integriert hast, um innovative Lösungen zu finden.
✨Familiarisiere dich mit JAX und PyTorch
Stelle sicher, dass du praktische Erfahrungen mit den Deep Learning Toolkits JAX und PyTorch hast. Bereite dich darauf vor, spezifische Projekte oder Herausforderungen zu diskutieren, bei denen du diese Tools verwendet hast, um deine technische Kompetenz zu demonstrieren.
