Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle innovative Machine Learning-Modelle und löse spannende Probleme in Computer Vision und NLP.
- Unternehmen: Dida, ein dynamisches Unternehmen für maschinelles Lernen mit einem kreativen Team.
- Vorteile: Flexible Arbeitszeiten, hybrides Modell, gute Kaffeepause und Unterstützung bei der Veröffentlichung deiner Forschung.
- Weitere Informationen: Interdisziplinäres Team mit exzellenten Karrieremöglichkeiten und einem unterstützenden Lernumfeld.
- Warum dieser Job: Arbeite an realen Herausforderungen und nutze neueste wissenschaftliche Fortschritte im Machine Learning.
- Qualifikationen: MSc oder PhD in Mathematik oder Physik, Programmiererfahrung (Python von Vorteil) und kreative Problemlösungsfähigkeiten.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 45000 - 65000 € pro Jahr.
Ihre Mission
dida ist ein Unternehmen für maschinelles Lernen mit spannenden Problemen, beispielsweise in der Computer Vision und der Verarbeitung natürlicher Sprache. Unser Team bearbeitet angewandte Probleme für verschiedene Kunden, indem es die neuesten wissenschaftlichen Fortschritte (insbesondere im Bereich Deep Learning) nutzt und glaubt, dass forschungsorientiertes Denken dazu beitragen kann, reale Probleme effizienter zu lösen.
Sie werden das dida-Team unterstützen bei:
- der Anwendung modernster Algorithmen des maschinellen Lernens
- dem Experimentieren mit Modellarchitekturen, um die beste Lösung für jedes spezifische Projekt zu finden
- dem Auf dem Laufenden bleiben über Fortschritte in der Forschung zum maschinellen Lernen
- der aktiven Teilnahme an unserer kollaborativen Lern- und Entwicklungsumgebung.
Ihr Profil
- Sie haben einen MSc oder PhD in Mathematik oder Physik
- einen kreativen Geist, der gerne Probleme löst
- Interesse an modernen Ansätzen des maschinellen Lernens (Erfahrung im Deep Learning ist von Vorteil)
- solide Programmiererfahrungen (Python ist von Vorteil)
Minimale Dokumente, die angehängt werden müssen:
- Lebenslauf (verpflichtend)
- (Uni) Abschluss(e) (verpflichtend)
- Transkripte (wo zutreffend)
- Projekt-/Codebeispiele/Portfolio (optional)
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 auch 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 ist 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 Konvertieren von Scans in Text, das Entwickeln eines Labelingschemas (Problem-Modellierung) und das automatische Erkennen verschiedener Abschnitte, bevor die Inferenzaufgabe angegangen wird.
dida steht für Chancengleichheit, unabhängig von Geschlecht, Nationalität, ethnischem Hintergrund oder Behinderung. Wir ermutigen alle, insbesondere Frauen, People of Color und Menschen mit Behinderungen, sich bei dida zu bewerben.
Machine Learning Scientist (all genders) - Hybrid, Berlin Arbeitgeber: Dida
dida ist ein hervorragender Arbeitgeber, der eine inspirierende Arbeitsumgebung in Berlin Schöneberg bietet, wo kreative Köpfe an spannenden Herausforderungen im Bereich maschinelles Lernen arbeiten. Mit flexiblen Arbeitszeiten, einem hybriden Arbeitsmodell und der Unterstützung bei der Veröffentlichung von Forschungsergebnissen fördert dida die persönliche und berufliche Weiterentwicklung seiner Mitarbeiter. Das interdisziplinäre Team aus Mathematik- und Statistikexperten sorgt dafür, dass jeder die Möglichkeit hat, seine Fähigkeiten einzubringen und weiterzuentwickeln.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Machine Learning Scientist (all genders) - Hybrid, Berlin erhalten könntest
✨Engagier dich in Entwickler-Communities!
Lass uns mal ehrlich sein: In der Software-Entwicklung sind Netzwerke Gold wert! Tummel dich in GitHub-Projekten, nehme an lokalen Meetups oder Hackathons teil und vernetze dich mit anderen Entwicklern. So steigerst du nicht nur deine Sichtbarkeit, sondern lernst auch die neuesten Trends und Technologien kennen.
✨Zeig deine Fähigkeiten!
Erstelle ein Portfolio, das deine besten Projekte und Code-Examples zeigt. Nichts überzeugt mehr als ein praktischer Beweis deiner Skills. Das kann auch helfen, bei Dida anzuklopfen, wenn du dich auf die Stelle als Machine Learning Scientist (all genders) - Hybrid, Berlin bewirbst – so wissen sie gleich, was sie von dir erwarten können!
✨Nutze Jobplattformen speziell für Tech-Jobs!
Plattformen wie Stack Overflow Jobs oder AngelsList sind perfekte Orte, um Vollzeitstellen in der Software-Entwicklung zu finden. Hier sind viele tolle Unternehmen auf der Suche nach Talenten wie uns, also schau regelmäßig vorbei und bewirb dich direkt über die Website.
✨Such dir Mentoren und Feedback!
Hol dir Feedback von erfahrenen Entwicklern, die dir Tipps geben können, was Recruiter wirklich suchen. Ob über LinkedIn oder persönliche Kontakte: Menschen, die sich in der Branche auskennen, können enorm wertvoll sein, um dir zu helfen, dich optimal auf deine Bewerbung bei Dida vorzubereiten!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Machine Learning Scientist (all genders) - Hybrid, Berlin mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Highlights deiner Coding-Skills:In der Software-Entwicklung kommt es auf konkrete Fähigkeiten an. Vergiss nicht, relevante Programmiersprachen und Frameworks in deinen Lebenslauf aufzunehmen. Zeig uns, was du kannst – vielleicht mit einem Link zu deinem GitHub-Profil oder einer Übersicht deiner Side Projects, die deine Programmierkenntnisse illustrieren.
Dokumentation deiner Erfolge:Gerade bei einer Vollzeitstelle in der Software-Entwicklung sind konkrete Ergebnisse Gold wert. Nenn uns Zahlen und Ergebnisse aus deinen vorherigen Projekten. Hast du den Code optimiert oder Systemfehler behoben? Solche Erfolge zeigen, dass du die Sprache der Entwickler sprichst und einen echten Mehrwert bringst.
Attraktive Projektbeschreibungen:Wenn du an Projekten gearbeitet hast, die hervorstechen, beschreibe sie ausführlich in deinem Lebenslauf. Was war das Problem, das du gelöst hast? Welche Technologien hast du eingesetzt? Das gibt uns einen klaren Einblick in deine Herangehensweise und Problemlösungsfähigkeiten.
Motivation zeigen:In deinem Anschreiben solltest du deine Motivation für die Stelle im Bereich Software-Entwicklung bei Dida klar herausstellen. Warum sprichst gerade du die Anforderungen für diese Vollzeitrolle an? Mach deutlich, was dich an der Arbeit bei uns reizt und wie du über das rein Technische hinaus wachsen möchtest.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Dida vorbereitet
✨Technische Vorbereitung auf die Coding-Challenges
In der Software-Entwicklung sind technische Fragen oft ein zentraler Teil des Interviews. Macht euch mit Plattformen wie LeetCode oder HackerRank vertraut, um eure Problemlösungsfähigkeiten zu trainieren. Zeigt im Interview viel Selbstbewusstsein beim Erklären eurer Ansätze!
✨Das eigene Portfolio im besten Licht präsentieren
Stellt sicher, dass ihr ein aussagekräftiges Portfolio habt, das einige eurer besten Projekte zeigt. Seid bereit, darüber zu sprechen, was eure Rolle war, welche Technologien ihr verwendet habt und welche Herausforderungen es gab. Das gibt den Interviewern einen Einblick in eure praktische Erfahrung.
✨Teamfähigkeit und Kommunikation betonen
In einer Vollzeit-Position wird Kommunikation im Team sehr wichtig sein. Seid bereit, Beispiele aus der Vergangenheit zu teilen, in denen ihr effektiv im Team gearbeitet habt. Dies zeigt, dass ihr nicht nur technische Fähigkeiten habt, sondern auch gut ins Team passt.
✨Vorbereitung auf Fragen zur Software-Architektur
Bereitet euch darauf vor, Fragen zur Software-Architektur zu beantworten. Themen wie RESTful APIs, Microservices und Cloud-Architekturen können Teil eures Interviews sein. Zeigt euer Verständnis durch Diskussionen und Beispiele aus eurer bisherigen Arbeit oder Projekte.
