Machine Learning Researcher (all genders) - Hybrid, Berlin

Ihre Mission

Sie werden an Forschungsprojekten im Bereich maschinelles Lernen arbeiten, insbesondere um die Frage zu adressieren, wie Methoden des maschinellen Lernens weiter verbessert werden können, um bessere Leistungen in relevanten Anwendungen zu erzielen. Diese Anwendungen sind wahrscheinlich mit Computer Vision oder natürlicher Sprachverarbeitung verbunden, jedoch könnten auch allgemeinere methodologische Fragen von Interesse sein (z. B. Meta-Lernen, Hyperparameter-Suche, effizientes Training von neuronalen Netzwerken). Arbeiten Sie auch daran, theoretische Erkenntnisse in praktische Anwendungsfälle zu übertragen, die normalerweise Teil der jeweiligen Forschungsprojekte sind, mit dem Ziel, neue Branchenstandards zu setzen. Seien Sie in der Lage, Ihre Ergebnisse in relevanten Fachzeitschriften oder auf Konferenzen für maschinelles Lernen wie ICML, NeurIPS oder ICLR zu veröffentlichen. Fördern Sie unsere starken Verbindungen zur Wissenschaft, bleiben Sie über Fortschritte in der Forschung zum maschinellen Lernen informiert und nehmen Sie aktiv an der kollaborativen Lern- und Entwicklungsumgebung unseres Unternehmens teil. Unterstützen Sie das dida-Team bei der Anwendung modernster Algorithmen des maschinellen Lernens.

Ihr Profil

Sie haben einen MSc oder PhD in Mathematik, Physik, Informatik oder einem verwandten Bereich. Veröffentlichte akademische Arbeiten; Arbeiten im Bereich maschinelles Lernen sind von Vorteil. Ein kreativer Geist, der gerne Probleme löst. Fundierte Kenntnisse über maschinelles Lernen und insbesondere tiefes Lernen.

Warum wir?

Sie werden mit einem interdisziplinären Team von Menschen mit solidem Hintergrund in Mathematik und Statistik arbeiten. Wir bieten flexible Arbeitszeiten (Voll- und Teilzeit) und haben ein schönes Büro mit gutem Kaffee in Berlin Schöneberg. Wir bevorzugen ein hybrides Arbeitsmodell, sind aber offen für Remote-Arbeit. Wir glauben an Wissenschaft und unterstützen Sie bei der Veröffentlichung Ihrer Forschungsergebnisse.

Hier sind kurze Beschreibungen einiger Projekte, an denen wir gearbeitet haben:

• Schätzen Sie die Anzahl der Solarpanels, die auf ein Dach passen (Computer Vision): Gegeben ein Satellitenbild und ein Bodenbild eines Hauses, automatisch bestimmte Elemente eines Daches (einschließlich Hindernisse, Gauben usw.) erkennen, um herauszufinden, wie viele Solarpanels darauf passen. Dies beinhaltet das Ableiten von 3D-Informationen aus 2D-Bildern, um die Dachneigung abzuleiten.
• Erkennen, Klassifizieren und Vorschlagen der rechtlichen Wirksamkeit von Textabschnitten (NLP): Automatisches Durchgehen von Tausenden von juristischen Dokumenten mit dem Ziel, bestimmte Abschnitte zu klassifizieren und deren rechtliche Wirksamkeit zu überprüfen. Dies beinhaltet das Umwandeln von Scans in Text, das Entwickeln eines Kennzeichnungsschemas (Problem-Modellierung) und das automatische Erkennen verschiedener Abschnitte, bevor die Inferenzaufgabe angegangen wird.

Über uns

dida ist ein Unternehmen für maschinelles Lernen mit spannenden Problemen, beispielsweise in Computer Vision und natürlicher Sprachverarbeitung. Unser Team bearbeitet angewandte Probleme für verschiedene Kunden, indem es die neuesten wissenschaftlichen Fortschritte (insbesondere im Bereich des tiefen Lernens) nutzt und daher glaubt, dass forschungsorientiertes Denken helfen kann, reale Probleme effizienter zu lösen. Bei dida stehen wir für Chancengleichheit, unabhängig von Geschlecht, Nationalität, ethnischer Herkunft oder Behinderung. Wir ermutigen alle, insbesondere Frauen, People of Color und Menschen mit Behinderungen, sich bei dida zu bewerben.