Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle Lösungen mit Deep Learning für herausragende Leistung in Genauigkeit, Geschwindigkeit und Skalierbarkeit.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen mit einem internationalen Team von Experten.
- Vorteile: Flexibler Arbeitszeit, 40 bezahlte Urlaubstage und wettbewerbsfähiges Gehalt.
- Weitere Informationen: Moderne Büros in Dubai, London oder remote arbeiten von überall.
- Warum dieser Job: Stelle deine Fähigkeiten in einem dynamischen Umfeld auf die Probe und erziele echte Ergebnisse.
- Qualifikationen: Fundierte Kenntnisse in Deep Learning und Erfahrung in der Entwicklung skalierbarer ML-Pipelines.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
We are currently seeking a
Deep Learning Researcher .
You have stumbled upon a gem in Deep Learning vacancies.
A place to put to use your hard-earned experience and show some state‑of‑the‑art work in a highly competitive environment where all your skills will be put to test.
Feel free to go through the details and learn more from our recruitment team.
- What You’ll Be Doing
- The team you’ll join is working on developing solutions based on DL with state‑of‑the‑art performance in terms of accuracy/speed/scalability.
- We expect you to have proficient skills in ML, in particular in one of Deep Learning domains.
- What We Look For In You
- Proficient knowledge in one of Deep Learning domains (CV, NLP, Time Series, Audio, etc.)
- Experience in development scalable and reproducible ML pipelines
- Competency in conducting experiments to facilitate rapid iterations and validate hypotheses
- Nice-to-have
- Top ranks in competitions with prizes and objective metrics (Kaggle, Top Coder, Driven Data, etc.)
- Experience in Time Series tasks
Why Should You Join Our Team?
- Great challenges with fast feedback loops
- A welcoming group of highly qualified international professionals
- Cutting‑edge hardware and technology
- Comfortable office in Dubai, London and other locations or remotely anywhere in the world
- Flexible schedule
- 40 paid days off
- Competitive salary
- #J-18808-Ljbffr
DL Researcher Arbeitgeber: Eqvilent
Unser Unternehmen bietet eine herausragende Arbeitsumgebung für Deep Learning Forscher, die sich in einem dynamischen und internationalen Team engagieren möchten. Mit modernster Technologie und einem komfortablen Büro in Dubai sowie der Möglichkeit, remote zu arbeiten, fördern wir eine Kultur des Wissensaustauschs und der kontinuierlichen Weiterbildung. Zudem profitieren unsere Mitarbeiter von flexiblen Arbeitszeiten und großzügigen 40 bezahlten Urlaubstagen, was zu einer ausgewogenen Work-Life-Balance beiträgt.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so DL Researcher erhalten könntest
✨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 Eqvilent 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 DL Researcher 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 DL Researcher bei Eqvilent gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Eqvilent 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 Eqvilent entscheidend sein!
