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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Forschung und Prototyping neuartiger RL-Algorithmen für intelligente Systeme.
- Arbeitgeber: Innovatives Verteidigungstechnologie-Start-up mit Fokus auf maschinelles Sehen.
- Mitarbeitervorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, flexible Arbeitszeiten und Entwicklungsmöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der KI-gesteuerten Verteidigung und schütze unsere Freiheit.
- Gewünschte Qualifikationen: Tiefes Wissen in RL-Theorie und Erfahrung mit simulationsbasiertem Lernen.
- Andere Informationen: Dynamisches Umfeld mit exzellenten Karrierechancen in einem wachsenden Team.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 48000 - 84000 € pro Jahr.
Verantwortlichkeiten
- Forschung und Prototyping neuartiger RL-Algorithmen (z.B. Exploration, POMDPs, Multi-Agenten-Systeme)
- Entwurf und Implementierung von Anwendungsfällen für DRL auf Edge-Geräten
- Übersetzung von Theorie in skalierbare Systeme mit Unterstützung unserer Ingenieurteams
- Zusammenarbeit mit den Teams für Simulation, Autonomie und KI-Infrastruktur
- Entwicklung von Entscheidungsfindung für intelligentes Verhalten und Architekturen
Ihr Profil
- Tiefes Wissen über RL-Theorie: Policy Gradients, Wertiteration, Q-Learning usw.
- Erfahrung mit simulationsbasiertem Lernen und probabilistischen Modellen
- Python-Kenntnisse; starke mathematische/statistische Grundlagen
- Veröffentlichungen bei NeurIPS, ICLR, ICML, ICRA, IROS usw. sind von Vorteil
- Sie denken rigoros und bauen praktisch
Nice to Have
- Erfahrung mit der Bereitstellung von KI-Modellen in realen Systemen
Warum wir?
Schließen Sie sich uns an, um die Zukunft der KI-gesteuerten Verteidigung zu gestalten! Fühlen Sie, dass Sie der Beschreibung entsprechen, aber denken Sie nicht, dass Sie alle Kriterien zu 100 % erfüllen? Bewerben Sie sich trotzdem bei uns. Wir freuen uns auf Ihre detaillierte Bewerbung über unser Online-Formular.
Die Welt verändert sich. Exponentielle Technologien ermöglichen neue Arten von Sicherheitsbedrohungen. Wir sind bestrebt, einen Schritt voraus zu sein, indem wir agile, skalierbare und kosteneffektive Verteidigungen aufbauen. Wir suchen leidenschaftliche Entwickler, die bereit sind, außergewöhnliche Produkte zu schaffen, unsere Freiheit zu schützen und die Resilienz von Demokratien zu stärken.
Über uns
Wer wir sind: Autonomous Teaming ist ein Verteidigungstechnologie-Start-up, das sich auf Lösungen für maschinelles Sehen spezialisiert hat. Angetrieben von bahnbrechender Innovation arbeitet unser Team an Technologien der nächsten Generation, die darauf ausgelegt sind, sich schnell entwickelnden Sicherheitsherausforderungen zu begegnen.
Was wir tun: Wir entwickeln Systeme, die es Computern und Sensoren ermöglichen, als koordinierte Teams zu agieren, die in Echtzeit zusammenarbeiten, um KI-gesteuerte asymmetrische Bedrohungen in großem Maßstab zu bekämpfen – einschließlich Drohnenschwärme und anderer UXVs. Unsere Mission ist es, resiliente, intelligente Verteidigungsfähigkeiten aufzubauen, die in den anspruchsvollsten Umgebungen zuverlässig funktionieren.
Wo wir sind: Mit Sitz in München, Berlin und Toulouse expandieren wir schnell in ganz Europa und planen die Eröffnung weiterer Büros. Wir schätzen enge, persönliche Zusammenarbeit als Grundlage für den Aufbau komplexer, wirkungsvoller Technologien, während wir gleichzeitig Flexibilität im Einklang mit den Anforderungen von Rolle und Team wahren. Unsere Kultur basiert auf Eigenverantwortung, Verantwortung und Vertrauen – mit einem gemeinsamen Engagement für gemeinsames Wachstum und Aufbau.
Reinforcement Learning Research Engineer – Exploration & Decision Intelligence (m/w/d) Arbeitgeber: Autonomous Teaming
Kontaktperson:
Autonomous Teaming HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Reinforcement Learning Research Engineer – Exploration & Decision Intelligence (m/w/d)
✨Netzwerken, Netzwerken, Netzwerken!
Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit Fachleuten aus der KI- und Verteidigungsbranche in Kontakt zu treten. Teile deine Projekte und Ideen, um sichtbar zu werden und vielleicht sogar Empfehlungen zu erhalten.
✨Praktische Demonstrationen
Bereite dich darauf vor, deine Fähigkeiten in einem technischen Interview zu demonstrieren. Erstelle ein kleines Projekt oder eine Demo, die deine Kenntnisse in Reinforcement Learning zeigt – das kann den Unterschied machen!
✨Sei bereit für technische Fragen
Mach dich mit häufigen Fragen zu RL-Algorithmen und deren Anwendungen vertraut. Zeige, dass du nicht nur die Theorie beherrschst, sondern auch praktische Lösungen entwickeln kannst.
✨Bewirb dich über unsere Website!
Wenn du denkst, dass du gut ins Team passt, zögere nicht und bewirb dich direkt über unser Online-Formular. Wir freuen uns darauf, von dir zu hören und gemeinsam die Zukunft der KI-gesteuerten Verteidigung zu gestalten!
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Reinforcement Learning Research Engineer – Exploration & Decision Intelligence (m/w/d)
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Sei präzise und konkret: Wenn du deine Erfahrungen und Fähigkeiten beschreibst, sei so konkret wie möglich. Verwende Beispiele aus deiner bisherigen Arbeit, um zu zeigen, wie du die Anforderungen der Stelle erfüllst. Das hilft uns, dich besser kennenzulernen!
Zeige deine Leidenschaft für RL: Erzähle uns, warum du dich für Reinforcement Learning interessierst und was dich an dieser Technologie fasziniert. Deine Begeisterung kann den Unterschied machen und zeigt uns, dass du wirklich motiviert bist, Teil unseres Teams zu werden.
Verlinke relevante Arbeiten: Falls du Veröffentlichungen oder Projekte hast, die mit der Stelle zu tun haben, vergiss nicht, diese in deiner Bewerbung zu verlinken. Das gibt uns einen Einblick in deine Expertise und zeigt, dass du aktiv in der Forschung bist.
Nutze unser Online-Formular: Wir freuen uns darauf, deine Bewerbung über unser Online-Formular zu erhalten. Es ist der einfachste Weg, um sicherzustellen, dass wir alle Informationen bekommen, die wir brauchen, um dich zu berücksichtigen. Also, leg los und bewirb dich!
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Autonomous Teaming vorbereitest
✨Verstehe die Grundlagen der RL-Theorie
Mach dich mit den grundlegenden Konzepten der Reinforcement Learning (RL) Theorie vertraut, wie Policy Gradients und Q-Learning. Sei bereit, diese Konzepte während des Interviews zu diskutieren und Beispiele aus deiner eigenen Erfahrung zu geben.
✨Praktische Anwendungen zeigen
Bereite konkrete Beispiele vor, in denen du RL-Algorithmen in realen Projekten angewendet hast. Zeige, wie du theoretisches Wissen in praktische Lösungen umgesetzt hast, insbesondere im Hinblick auf Simulationen und probabilistische Modelle.
✨Teamarbeit betonen
Da die Zusammenarbeit mit verschiedenen Teams wichtig ist, solltest du Beispiele für erfolgreiche Teamprojekte parat haben. Erkläre, wie du mit anderen zusammengearbeitet hast, um komplexe Probleme zu lösen und innovative Lösungen zu entwickeln.
✨Fragen vorbereiten
Bereite einige durchdachte Fragen über das Unternehmen und die spezifischen Herausforderungen im Bereich der KI-gesteuerten Verteidigung vor. Das zeigt dein Interesse und deine Motivation, Teil des Teams zu werden und aktiv zur Lösung von Sicherheitsherausforderungen beizutragen.