Auf einen Blick
- Aufgaben: Leite innovative AI-Forschungsprojekte und entwickle bahnbrechende Technologien in LLMs und Computer Vision.
- Unternehmen: Axon, ein führendes Unternehmen im Bereich KI mit einem kreativen und unterstützenden Team.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, flexible Arbeitszeiten, Gesundheitsleistungen und Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Dynamisches Arbeitsumfeld mit großartigen Entwicklungschancen und einem inklusiven Team.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der KI und arbeite an spannenden, realen Herausforderungen.
- Qualifikationen: PhD in Informatik und umfangreiche Erfahrung in LLMs und Computer Vision erforderlich.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 75000 - 95000 € pro Jahr.
Responsibilities
- Own one or more key technical areas across the LLM, MLLM, and CV product portfolio.
- Provide technical leadership to junior scientists, guiding the transition of R&D concepts into impactful Axon product features.
- Research and develop cutting‑edge techniques in LLMs, MLLMs, Gen AI, and Computer Vision across cloud, device, and sensor‑based data sources.
- Design and implement efficient and scalable MLLM models for inference and analysis of multimodal data.
- Explore novel approaches to address challenges in NLP, NLU, object detection, object recognition, object tracking, segmentation, and scene understanding.
- Optimize AI models and algorithms for performance, memory footprint, and energy efficiency to meet the requirements of resource‑constrained devices.
- Collaborate with MLEs, firmware, or hardware engineers to leverage hardware accelerators and optimize algorithms for specific hardware architectures.
- Evaluate the performance of LLM, MLLM, and CV models using real‑world datasets and design experiments to validate their effectiveness.
- Stay up‑to‑date with the latest research trends and advancements in computer vision, machine learning, deep learning, MLLMs, and Gen AI, integrating relevant findings into projects.
- Contribute to patent disclosures, academic publications, and technical documentation to share insights and findings with the broader community.
- Coach and mentor junior scientists.
Qualifications
- Ph D with at least 5 years of experience for ML Scientist, 8 years for Sr.
ML Scientist, or 10 years for Principal ML Scientist in Computer Science or a related field focusing on LLMs, MLLMs, Computer Vision, or Gen AI.
- Proven track record of research excellence in LLMs, MLLMs, Computer Vision, Robotics, Perception, and Gen AI, demonstrated through publications in top‑tier conferences or journals.
- Strong proficiency in programming languages such as Python and C/C++, and experience with deep learning frameworks such as Tensor Flow, Py Torch, or Keras, as well as ROS or a robotic operating system.
- Drive one or more phases of the ML development lifecycle: shape datasets, investigate modeling approaches and architectures, train/evaluate/tune models, and implement the end‑to‑end training pipeline.
- Leverage state‑of‑the‑art research to deliver high‑quality models enabling multiple AI projects at scale.
- Contribute back to the research community via academic publications, technical blogs, open‑source code, and participation in internal and external AI challenges.
- Experience developing computer vision algorithms for resource‑constrained devices such as mobile phones, Io T devices, or embedded systems is highly desirable.
- Excellent problem‑solving skills, analytical thinking, and the ability to work independently as well as collaboratively in a team environment.
- Strong communication skills and the ability to effectively present complex technical concepts to both technical and non‑technical audiences.
Benefits
- Competitive salary and 401(k) with employer match.
- Discretionary paid time off.
- Paid parental leave for all.
- Medical, dental, and vision plans.
- Fitness programs.
- Emotional and mental wellness support.
- Learning and development programs.
- Snacks in our offices.
- Location
Any cities with Axon Engineering Hub in the US, Vietnam, or EU.
This role is based out of our Tampere, Finland office and follows a hybrid schedule: onsite Tuesday through Friday, with flexibility to work remotely on Mondays.
Inclusive Hiring
We believe connection fuels innovation and our in‑office culture is designed to support meaningful teamwork and mentorship.
We are committed to building diverse teams that reflect the communities we serve.
If your experience doesn’t align perfectly with every qualification listed, we encourage you to apply anyway.
Important Notes
The above job description is not intended as, nor should it be construed as, exhaustive of all duties, responsibilities, skills, efforts, or working conditions associated with this job.
The job description may change or be supplemented at any time in accordance with business needs and conditions.
Some roles may also require legal eligibility to work in a firearms environment.
We collect personal information from applicants to evaluate candidates for employment.
You may request access, deletion, or exercise other CCPA rights at axongreenhousesupport@axon. com or via our Axon Privacy Web Form.
For more information, please see the Your California Privacy Rights section of our Applicant and Candidate Privacy Notice.
#J-18808-Ljbffr
Senior AI Research Scientist Arbeitgeber: Axon
Axon ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern die Möglichkeit bietet, in einem dynamischen und bedeutungsvollen Umfeld zu arbeiten, das Vielfalt und Inklusion schätzt. Mit wettbewerbsfähigen Gehältern, umfassenden Gesundheitsleistungen und großzügigen Freizeitmöglichkeiten fördert Axon das persönliche und berufliche Wachstum seiner Mitarbeiter, während sie innovative Lösungen für die öffentliche Sicherheit entwickeln. Die vollständig remote Arbeitsweise ermöglicht es den Account Executives, flexibel zu arbeiten und gleichzeitig einen positiven Einfluss auf die Gemeinschaften zu haben, die sie bedienen.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Senior AI Research Scientist 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 Axon 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 Senior AI Research Scientist 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 Senior AI Research Scientist bei Axon gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Axon 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 Axon entscheidend sein!