Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und verwalte Datenpipelines für experimentelle Fusionsdaten.
- Unternehmen: Innovatives Startup im Bereich Fusionsenergie mit Experten aus der ganzen Welt.
- Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, Aktienoptionen und Unterstützung bei der Einwanderung.
- Weitere Informationen: Arbeiten in Lausanne, einer Stadt mit hoher Lebensqualität und tollen Karrieremöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Fusionsenergie mit modernster Technologie und Expertenwissen.
- Qualifikationen: Erfahrung in der Datenverarbeitung und Anwendung von ML-Techniken in Python.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 81000 - 99000 € pro Jahr.
Fusionality baut den Mess-, Simulations- und Steuerungsstack für die Fusionsenergie-Reaktoren der Zukunft. Unsere Technologie ermöglicht einen zuverlässigen Betrieb, eine Echtzeitüberwachung und Analyse von Hochtemperatur-Plasmen in Fusionsgeräten. Wir stellen ein Gründungsteam in Lausanne zusammen, um unsere Kerntechnologieplattform zu entwickeln.
Wir suchen einen Data / Machine Learning Engineer, der unser Team verstärkt. Diese Stelle ist für Sie geeignet, wenn Sie große, unordentliche, heterogene experimentelle Daten in saubere, gekennzeichnete, vertrauenswürdige Datensätze umwandeln möchten. Erfahrung mit wissenschaftlichen oder industriellen Sensordaten ist erforderlich. Vertrautheit mit Fusion ist von Vorteil, aber keine strenge Voraussetzung.
Verantwortlichkeiten:
- Aufbau, Wartung und Betrieb von Pipelines, die experimentelle Fusionsdaten in hochwertige, konsistente, dokumentierte, versionierte Datensätze überführen.
- Entwicklung von ML-unterstütztem Labeling und Ereigniserkennung (z.B. Störungen, MHD-Aktivität, Diagnoseschwächen) unter Verwendung von schwacher Überwachung, aktivem Lernen und Anomalieerkennung.
- Verantwortung für Datenqualität und Bereitstellung: Herkunft, Kalibrierungsmetadaten, automatisierte Validierung. Verwaltung und Erleichterung des Zugangs für das restliche Team.
- Zusammenarbeit mit Physikern zur Validierung der Datensätze und Labels.
- Zusammenarbeit mit unseren Computerwissenschaftlern und Regelungstechnikern, die Modelle und Regler auf diesen Datensätzen aufbauen, sowie mit Kunden, um deren Daten zu verstehen und zu integrieren.
Anforderungen:
- Praktische Erfahrung im Aufbau von Datenpipelines für große wissenschaftliche oder industrielle Zeitreihendatenformate (z.B. HDF5, Parquet, Zarr).
- Kenntnisse im Entwerfen, Abfragen und Optimieren von SQL- und NoSQL-Datenbanksystemen sowie Vertrautheit mit Zeitreihendatenbanken wie TimescaleDB, InfluxDB.
- Erfahrung in der Anwendung von ML-Techniken auf Zeitreihen in Python (PyTorch oder JAX): Sequenzmodelle, Anomalie- und Ereigniserkennung, semi- oder schwach überwachte Kennzeichnung.
- Solide Software-Engineering-Gewohnheiten: Testen, Reproduzierbarkeit, Datenversionierung sind Ihnen selbstverständlich.
- Nachweis unabhängiger Arbeiten auf höchstem Niveau: eine Doktorarbeit und/oder veröffentlichter Code, der von anderen verwendet wird, oder ein Industrieprojekt, das Sie geleitet haben. Sie sollten in der Lage sein, Datenarchitekturen unabhängig ab dem ersten Tag zu entwerfen.
Folgendes ist von Vorteil, aber nicht zwingend erforderlich:
- Human-in-the-loop-Labeling-Tools und -Workflows.
- Pipelines-Orchestrierung (z.B. Dagster, Airflow, Prefect) und Datenversionierung (z.B. DVC, lakeFS).
- Daten aus großen Physikexperimenten: Fusion, Beschleuniger, Astronomie oder Erfahrung mit Fusionsdatensystemen (MDSplus, IMAS).
Was wir bieten:
- Eine Schlüsselrolle in einem dynamischen, schnell wachsenden Startup, in dem Sie die technischen Lösungen und Produkte von Grund auf gestalten.
- Entwicklung modernster Technologien zur Überwachung und Steuerung von Plasmen in echten Fusionsgeräten, Seite an Seite mit führenden Plasma- und Regelungsexperten.
- Großartige Arbeitsbedingungen, gelegen in Lausanne, Schweiz, einer Stadt und einem Land, die für ihre hohe Lebensqualität bekannt sind.
- Wettbewerbsfähiges Gehalt und Eigenkapitalvergütung, angepasst an das Erfahrungsniveau, sowie Leistungen einschließlich Unterstützung bei der Einwanderung.
Data/ML engineer, fusion data in Ecublens Arbeitgeber: Fusionality
Fusionality bietet eine einzigartige Gelegenheit, Teil eines dynamischen und schnell wachsenden Start-ups zu werden, das an der Spitze der Fusionstechnologie steht. In Lausanne, einer Stadt mit hoher Lebensqualität, fördern wir eine innovative Arbeitskultur, die auf Teamarbeit und technischem Austausch basiert. Unsere Mitarbeiter profitieren von wettbewerbsfähigen Gehältern, Aktienbeteiligungen und einem unterstützenden Umfeld, das persönliches Wachstum und berufliche Entwicklung in einem zukunftsorientierten Bereich ermöglicht.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Data/ML engineer, fusion data in Ecublens 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 Fusionality 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 Data/ML engineer, fusion data in Ecublens 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 Data/ML engineer, fusion data bei Fusionality gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Fusionality 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 Fusionality entscheidend sein!
