Auf einen Blick
- Aufgaben: Unterstütze und betreibe Machine Learning-Anwendungen auf der CAFEIN-Plattform bei CERN.
- Unternehmen: CERN, eine der führenden Forschungsorganisationen der Welt.
- Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, internationale Erfahrung und Zugang zu modernster Technologie.
- Weitere Informationen: Einzigartige Gelegenheit, an innovativen Projekten in der Wissenschaft zu arbeiten.
- Warum dieser Job: Lerne MLOps und DevOps in einem dynamischen Umfeld mit echten Herausforderungen.
- Qualifikationen: Bachelor- oder Masterabschluss und bis zu 2 Jahre Berufserfahrung.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 45000 - 65000 € pro Jahr.
Sie werden helfen, maschinelles Lernen-Anwendungen auf der CAFEIN-Plattform am CERN zu unterstützen und auszuführen. Ihre Arbeit wird sich darauf konzentrieren, dass ML-Systeme reibungslos, zuverlässig und in großem Maßstab laufen. Diese Junior-Rolle umfasst das Lernen und Anwenden von MLOps- und DevOps-Praktiken, wie z.B. das Umwandeln von trainierten Modellen in Produktionsdienste, das Verwalten von Daten- und Trainingspipelines sowie das Helfen bei der Integration von föderierten Lernwerkzeugen über verteilte Systeme.
Bitte beachten Sie die folgenden Kriterien:
- Sie sind Staatsangehöriger eines CERN-Mitgliedstaates oder assoziierten Mitgliedstaates.
- Derzeit können wir Bewerbungen von pakistanischen und litauischen Staatsangehörigen für Positionen mit einem Startdatum im Jahr 2026 nicht berücksichtigen, da die Obergrenze gemäß Artikel II.5 des Assoziierungsmitgliedschaftsvertrags erreicht wurde.
- Bis zur Bewerbungsfrist haben Sie maximal 2 Jahre Berufserfahrung seit dem Abschluss in dem jeweiligen Bereich und Ihr höchster Bildungsabschluss ist entweder ein Bachelor- oder Master-Abschluss.
- Sie müssen einen Universitätsabschluss haben und dürfen keinen Doktortitel besitzen.
- Sie haben noch nie einen CERN-Stipendiaten- oder Graduierte-Vertrag gehabt.
Bitte achten Sie auf die zusätzlichen Kriterien und Anforderungen für diese spezifische Position.
Machine Learning Engineer Arbeitgeber: Big Science Sweden
CERN ist ein herausragender Arbeitgeber, der Ihnen die Möglichkeit bietet, an der Spitze der Technologie im Bereich Machine Learning zu arbeiten. Mit einem dynamischen Arbeitsumfeld, das Innovation und Zusammenarbeit fördert, profitieren Sie von umfangreichen Weiterbildungsmöglichkeiten und einem internationalen Team, das sich leidenschaftlich für wissenschaftliche Exzellenz einsetzt. Zudem genießen Sie die Vorzüge eines einzigartigen Standorts in Genf, der nicht nur kulturelle Vielfalt bietet, sondern auch eine hervorragende Lebensqualität.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Machine Learning Engineer erhalten könnten
✨Schau dir lokale Data Science Meetups an!
In der Data Science Community gibt es viele Meetups und Konferenzen, die tolle Gelegenheiten bieten, um Kontakte zu knüpfen. Besuche solche Veranstaltungen in deiner Nähe, um mit Gleichgesinnten ins Gespräch zu kommen und möglicherweise auch Recruiter von Unternehmen wie Big Science Sweden zu treffen!
✨Nutze Online-Plattformen für Data Science
Plattformen wie Kaggle oder GitHub sind ideal, um dein Portfolio zu zeigen und dich mit anderen Data Scientists auszutauschen. Beginne mit kleineren Projekten oder Challenges auf diesen Plattformen und präsentiere deine Lösungen auf deinem Profil!
✨Frag nach Praktika über Universitätskanäle
Universitäten haben oft spezielle Karrierezentren, die dir bei der Suche nach einem Traineeplatz helfen können. Sie wissen oft von Praktikumsangeboten, die noch nicht öffentlich ausgeschrieben sind, also zögere nicht, dir die Unterstützung zu holen!
✨Bewirb dich direkt auf unserer Website!
Wir bei StudySmarter lieben es, talentierte Trainees zu unterstützen. Schau dir die offenen Stellen bei Big Science Sweden auf unserer Website an und bewirb dich direkt! Je kreativer und konkreter dein Ansatz ist, desto besser wird dein Eindruck!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Machine Learning Engineer mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Mach dein Interesse klar!:In deinem Bewerbungsschreiben solltest du unbedingt hervorheben, warum du dich für die Data Science interessierst und was dich an Big Science Sweden reizt. Zeig uns, dass du Bock hast, zu lernen und neue Dinge auszuprobieren – schließlich sind wir hier, um gemeinsam zu wachsen!
Deine Skills im Fokus:Stell sicher, dass du relevante Skills wie Programmiersprachen (z. B. Python oder R), Kenntnisse in SQL oder Machine Learning in deinem Lebenslauf anführst. Auch deine Projekte oder Studienarbeiten in diesem Bereich können wir gerne sehen – pack die besten in dein Portfolio!
Ruhig über den Tellerrand schauen:Wenn du Erfahrungen aus anderen Bereichen hast – sei es aus Praktika, Projekten oder sogar Hobbys – bring das mit ein! Oftmals ist in Data Science eine interdisziplinäre Denkweise super hilfreich. Zeig uns, was dich besonders macht und wie du das in die Data Science einbringen kannst!
Kurze Fragen, klare Antworten:Bei einem Trainee-Programm kommt es darauf an, offen für Feedback zu sein und klar zu kommunizieren. Wenn du Fragen zu deinem Bewerbungsprozess hast, zögere nicht, uns zu kontaktieren. Und vergiss nicht, dich über unsere Website zu bewerben – wir freuen uns auf deine Bewerbung!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Big Science Sweden vorbereitet
✨Statistische Grundlagen auffrischen
Als Data-Science-Trainee ist es super wichtig, die Grundlagen der Statistik und der Datenanalyse im Kopf zu haben. Bereite dich darauf vor, Fragen zu Wahrscheinlichkeitsverteilungen, Hypothesentests und Regressionsanalysen zu beantworten. Das zeigt, dass du die nötigen Grundlagen hast, um in dieser Rolle durchstarten zu können.
✨Bereit für technische Herausforderungen
Da du in einem technischen Bereich arbeitest, sei auf praktische Programmierfragen vorbereitet. Das bedeutet, dass du mit Sprachen wie Python oder R sicher umgehen kannst. Erwarte vielleicht auch eine kleine Programmieraufgabe während des Interviews, also übe ein paar Coding-Challenges!
✨Lernbereitschaft zeigen
Als Trainee steht das Lernen im Vordergrund. Überlege dir konkrete Beispiele, die zeigen, wie du in der Vergangenheit neue Fähigkeiten oder Tools schnell erlernt hast. Zeig, dass du offen für Feedback bist und gerne in einem Team arbeitest, das dir beim Wachsen hilft!
✨Projekterfahrung und Portfolio teilen
Obwohl du in einer Traineeposition bist, solltest du vielleicht bereits an Projekten gearbeitet haben, sei es im Studium oder in persönlichen Projekten. Bereite eine kleine Übersicht deiner Arbeiten vor, inklusive der Tools und Methoden, die du verwendet hast, um fesselnde Einblicke in deine Denkweise und deine Herangehensweise an Data-Science-Probleme zu geben.
