GPU & ML Engineer: Reconstruction & Simulation

GPU & ML Engineer: Reconstruction & Simulation

Geneva Vollzeit 45000 - 65000 € / Jahr (geschätzt) Kein Homeoffice möglich
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Auf einen Blick

  • Aufgaben: Entwickle GPU- und ML-Code für die Rekonstruktion und Simulation bei CERN.
  • Unternehmen: Big Science Sweden, Teil des renommierten CERN in Genf.
  • Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, flexible Arbeitszeiten und spannende Projekte.
  • Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit großartigen Entwicklungsmöglichkeiten.
  • Warum dieser Job: Arbeite an bahnbrechenden Technologien und trage zur Wissenschaft bei.
  • Qualifikationen: Master- oder Doktortitel in relevanten Bereichen und praktische Erfahrung.

Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 45000 - 65000 € pro Jahr.

Big Science Sweden sucht einen GPU & ML Entwickler für Rekonstruktion und Simulation, der dem CERN in Genf beitritt. Sie sind verantwortlich für die Entwicklung von maschinenlern-basiertem GPU-Ereignisrekonstruktionscode für das ALICE-Experiment und verbessern die Rekonstruktionsleistung durch innovative GPU-Computing.

Im Rahmen Ihrer Rolle optimieren Sie Arbeitsabläufe innerhalb des Monte Carlo Produktionsökosystems und der Simulationsframeworks von ALICE und stellen die Automatisierung und Validierung von ML- und GPU-Code sicher.

Kandidaten mit relevanten Master- oder Doktorgraden und der erforderlichen Berufserfahrung sind eingeladen, sich zu bewerben.

GPU & ML Engineer: Reconstruction & Simulation Arbeitgeber: Big Science Sweden

Big Science Sweden bietet eine inspirierende Arbeitsumgebung am renommierten CERN in Genf, wo Innovation und Zusammenarbeit im Mittelpunkt stehen. Als Arbeitgeber fördern wir eine Kultur des kontinuierlichen Lernens und der persönlichen Entwicklung, indem wir unseren Mitarbeitern Zugang zu erstklassigen Ressourcen und Schulungen bieten. Darüber hinaus profitieren Sie von flexiblen Arbeitszeiten und der Möglichkeit, an bahnbrechenden Projekten im Bereich GPU-Computing und maschinelles Lernen zu arbeiten, die einen echten Einfluss auf die Wissenschaft haben.

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Kontaktdaten:

Big Science Sweden Recruiting-Team

StudySmarter Expertenrat🤫

Wir sind der Meinung, dass Sie so GPU & ML Engineer: Reconstruction & Simulation erhalten könnten

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 Big Science Sweden 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 GPU & ML Engineer: Reconstruction & Simulation mit Bravour zu bestehen

GPU-Programmierung
Maschinelles Lernen
Ereignisrekonstruktion
Optimierung von Workflows
Monte Carlo Simulation
Automatisierung
Validierung von ML-Code

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 GPU & ML Engineer: Reconstruction & Simulation bei Big Science Sweden gut geeignet bist.

Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Big Science Sweden 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 Big Science Sweden entscheidend sein!