Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle innovative KI-Technologien und bringe neue Produkte auf den Markt.
- Unternehmen: Cisco's Outshift-Team, das an der Spitze der Technologieinnovation steht.
- Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, flexible Arbeitszeiten und Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung.
- Weitere Informationen: Hohe Sichtbarkeit bei Führungskräften und Einfluss auf unternehmensweite Strategien.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der KI und arbeite in einem dynamischen, startup-ähnlichen Umfeld.
- Qualifikationen: Erfahrung in der Entwicklung von KI-Modellen und Leidenschaft für innovative Technologien.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 90000 - 120000 € pro Jahr.
Wer Sie sein werden
Das Outshift-Team ist eine sehr sichtbare Gruppe innerhalb von Cisco. Outshift konzentriert sich auf die nächste Innovationswelle, indem es neue Technologien und Geschäftsvorhaben antizipiert, investiert und inkubiert. Sie werden Teil des Inkubationsteams sein, um neue Produkte zu entwickeln und diese in einer Start-up-ähnlichen Umgebung auf den Markt zu bringen.
Was Sie tun werden
In dieser Rolle werden Sie in einem innovativen Team arbeiten, leistungsstarke KI-Technologien in Produkten anwenden und weiterentwickeln, die greifbare Geschäftsauswirkungen haben, die neuesten KI-gestützten Benutzererfahrungen auf verschiedenen Plattformen schaffen, eng mit einem engagierten Produktmanagement für generative KI und Softwareentwicklungsteams zusammenarbeiten, um Expertise in den gefragtesten KI-Domänen der Zukunft zu gewinnen und zur Gestaltung von Ciscos KI-Strategien für das nächste Jahrzehnt beizutragen. Wir bauen ein Kernteam auf, das auf angewandtes Deep Learning in großen Sprachmodellen (LLM) und generativer KI spezialisiert ist, mit hoher Sichtbarkeit für die Unternehmensführung und Einfluss auf unternehmensweite Geschäfte in diesem bahnbrechenden KI-Bereich.
Wir suchen Kandidaten, die leidenschaftlich daran interessiert sind, innovative Technologien zu entwickeln, um reale Probleme zu lösen, und über einen herausragenden technischen Hintergrund in LLMs oder alternativ im Deep Learning, insbesondere in der Verarbeitung natürlicher Sprache und multimodaler KI, verfügen.
Der Einfluss, den Sie haben werden
Wenn Sie die Herausforderung eines schnellen Wachstums, die Zufriedenheit, Ihre durchdachten Ideen zum Leben zu erwecken, und den Stolz, ein erstklassiges KI-Team aufzubauen, suchen, sind Sie hier genau richtig.
Ihre Verantwortlichkeiten umfassen:
- Die Generative-AI-Strategie vorantreiben, verschiedene Gen-AI-Modelle für Qualität und Leistung neuer Produkte anpassen.
- Daten analysieren, um Muster zu entdecken, skalierbare ML-Modelle für Deep Learning und generative KI-Produkte entwerfen, entwickeln, evaluieren, validieren und aufbauen.
- LLMs und generative KI-Technologien entwickeln, implementieren und optimieren, einschließlich Training/Fine-Tuning und Berechnungsoptimierungen.
- Forschung und Entwicklung innovativer AI/ML/Gen-AI-Modelle mit modernsten Werkzeugen und Techniken durchführen, neue Algorithmen und Systeme für das Denken mit Text-, Bild-, Video-, Audio- und multimodalen Eingaben entwickeln.
- Mit Produktmanagern zusammenarbeiten, um Geschäftsanforderungen zu verstehen, und mit Kollegen aus Ingenieurwesen und Wissenschaft zusammenarbeiten, um Prototypen zu erstellen.
- Mit Softwareingenieuren zusammenarbeiten, um LLM und andere generative KI-Modelle in Produktionsumgebungen bereitzustellen.
- Auf dem Laufenden bleiben über die neuesten Fortschritte im Bereich der generativen KI.
- Erfolgreiche Modelle und Algorithmen in Produktionssysteme integrieren, die in sehr großem Maßstab arbeiten.
- Angewandte Wissenschaftler und Ingenieure weltweit betreuen und Outshift auf einen hohen Standard technischer Strenge und Exzellenz in der KI halten.
- Ein enthusiastischer und selbstmotivierter Mitarbeiter mit einer positiven Einstellung sein.
- Ein Produktbotschafter sein – direkt mit Kunden und Partnern interagieren, an externen Veranstaltungen und Konferenzen teilnehmen und präsentieren.
Mindestens erforderliche Qualifikationen:
- Praktische Erfahrung in der Entwicklung, Implementierung und Optimierung großer Sprachmodelle und generativer KI-Technologien, einschließlich Training/Fine-Tuning und Berechnungsoptimierungen.
- Verständnis und praktische Erfahrung in der Verarbeitung natürlicher Sprache, Computer Vision und multimodaler Interaktion.
- Design und Aufbau von Lösungen, um Kunden bei erfolgreichen Pilotprojekten, PoCs und Produktionsbereitstellungen mit generativer KI und Datenwissenschaftstechnologien zu unterstützen.
- Erfahrungen aus diesen strategischen Engagements konsolidieren und den eingehenden Produktmanagementteams präsentieren, um deren Produkte und Plattformen zu verbessern.
- PhD-Abschluss und 10+ Jahre oder Master-Abschluss und 15+ Jahre in Informatik, Elektrotechnik, Maschinenlernen oder verwandten Bereichen mit einer konstanten Erfolgsbilanz in der Entwicklung und Bereitstellung von Modellen für Produkte der Unternehmensklasse, die erfolgreiche Geschäftsergebnisse erzielt haben.
- 7+ Jahre Erfahrung in Java, C++, Python (oder verwandten Sprachen) und praktische Erfahrung mit Deep-Learning-Frameworks.
Bevorzugte Fähigkeiten:
- Veröffentlichungen in führenden Deep-Learning-Konferenzen oder bedeutende Beiträge zu prominenten Deep-Learning-Repositories.
- Praktische Erfahrung in Systemdesign, Softwareentwicklung und Produktionsbereitstellung.
- Exzellenz in der Transformation von mehrdeutigen Anforderungen in umsetzbare Pläne mit Deep-Learning-Techniken zur Problemlösung.
- Vertrautheit mit den neuesten Fortschritten in der Computer Vision und multimodalen Modellierung wie CLIP, DALL-E2 und Diffusionsmodellen.
- Top-Leistungen in prestigeträchtigen Deep-Learning-Rankings oder Wettbewerben im Zusammenhang mit großen Modellen.
- Eine beeindruckende Sammlung von GitHub-Projekten oder Beiträgen zu Open-Source-Technologien.
- Starke Problemlösungsfähigkeiten und die Fähigkeit, unabhängig oder im Team zu arbeiten.
- PhD in Maschinenlernen, Datenwissenschaft, Ingenieurwesen, Informatik, Mathematik, Statistik oder einem hochquantitativen Bereich.
Principal Engineer - Applied Science Arbeitgeber: Cisco
Cisco ist ein hervorragender Arbeitgeber, der innovative Talente in einem dynamischen Umfeld fördert. Mit einem starken Fokus auf künstliche Intelligenz und tiefem Lernen bietet das Outshift-Team nicht nur die Möglichkeit, an bahnbrechenden Technologien zu arbeiten, sondern auch eine Kultur der Zusammenarbeit und des kontinuierlichen Lernens. Mitarbeiter profitieren von umfangreichen Wachstumschancen, einer inspirierenden Arbeitsatmosphäre und der Möglichkeit, direkt mit Führungskräften zusammenzuarbeiten, um die Zukunft der Technologie zu gestalten.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Principal Engineer - Applied Science 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 Cisco 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 Principal Engineer - Applied Science 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 Principal Engineer - Applied Science bei Cisco gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Cisco 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 Cisco entscheidend sein!