Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und verbessere fortschrittliche KI-Systeme, insbesondere große Sprachmodelle.
- Unternehmen: Giotto.ai, ein innovatives Unternehmen in der Schweiz.
- Vorteile: Hybrid-Arbeitsmodell, wettbewerbsfähiges Gehalt und Zugang zu modernen ML-Tools.
- Weitere Informationen: Dynamisches Team mit großartigen Entwicklungsmöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Arbeite an bahnbrechender KI-Forschung und setze deine Ideen in die Praxis um.
- Qualifikationen: Erfahrung mit Python, PyTorch und tiefem Lernen erforderlich.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 45000 - 65000 € pro Jahr.
Giotto.ai, mit Sitz in der Schweiz, sucht einen AI Research Scientist, um fortschrittliche KI-Systeme zu entwickeln und zu verbessern, insbesondere in großen Sprachmodellen. Diese Rolle erfordert Fachkenntnisse im Deep Learning und beinhaltet eine enge Zusammenarbeit mit Ingenieurteams, um Forschung in praktische Anwendungen zu übersetzen. Erfolgreiche Kandidaten haben Erfahrung mit Python, PyTorch und modernen ML-Tools und tragen zur Spitzenforschung im Bereich KI bei, während sie ein hybrides Arbeitsmodell genießen.
AI Research Scientist: LLMs & Multimodal Reasoning Arbeitgeber: Giotto.ai
Giotto.ai ist ein hervorragender Arbeitgeber, der innovative Talente in der Schweiz anzieht und fördert. Mit einem hybriden Arbeitsmodell und einer offenen Unternehmenskultur bietet das Unternehmen nicht nur spannende Projekte im Bereich der KI-Forschung, sondern auch zahlreiche Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung. Hier haben Mitarbeiter die Chance, an der Spitze der Technologie zu arbeiten und ihre Fähigkeiten in einem dynamischen Team weiter auszubauen.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so AI Research Scientist: LLMs & Multimodal Reasoning erhalten könnten
✨Tipp Nummer 1
Netzwerken ist der Schlüssel! Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit anderen Fachleuten in der KI-Branche in Kontakt zu treten. Teile deine Projekte und Ideen, um sichtbar zu werden.
✨Tipp Nummer 2
Bereite dich auf technische Interviews vor! Übe Coding-Challenges und vertiefe dein Wissen über Deep Learning und LLMs. Wir empfehlen, Mock-Interviews mit Freunden oder Kollegen durchzuführen.
✨Tipp Nummer 3
Zeige deine Leidenschaft für KI! Sprich in Gesprächen über aktuelle Trends und Entwicklungen in der Branche. Das zeigt, dass du nicht nur die Technik beherrschst, sondern auch ein echtes Interesse hast.
✨Tipp Nummer 4
Bewirb dich direkt über unsere Website! So kannst du sicherstellen, dass deine Bewerbung die richtige Aufmerksamkeit erhält. Wir freuen uns darauf, von dir zu hören und gemeinsam an innovativen Projekten zu arbeiten!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um AI Research Scientist: LLMs & Multimodal Reasoning mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Sei du selbst!:Wenn du deine Bewerbung schreibst, lass deine Persönlichkeit durchscheinen. Wir suchen nach authentischen Menschen, die ihre Leidenschaft für KI und Forschung zeigen können. Zeig uns, warum du der perfekte Fit für unser Team bist!
Betone deine Erfahrungen:Stell sicher, dass du deine Erfahrungen mit Python, PyTorch und anderen modernen ML-Tools klar hervorhebst. Wir wollen sehen, wie du diese Technologien in der Vergangenheit eingesetzt hast und welche Erfolge du damit erzielt hast.
Verbindung zu unserem Team:Erkläre, wie du dir die Zusammenarbeit mit unseren Engineering-Teams vorstellst. Wir schätzen Teamarbeit und möchten wissen, wie du deine Forschung in praktische Anwendungen umsetzen kannst. Zeig uns, dass du ein Teamplayer bist!
Bewirb dich über unsere Website:Um sicherzustellen, dass deine Bewerbung nicht untergeht, bewirb dich direkt über unsere Website. So können wir deine Unterlagen schnell und effizient bearbeiten. Wir freuen uns darauf, von dir zu hören!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Giotto.ai vorbereitet
✨Verstehe die Grundlagen von LLMs
Mach dich mit den neuesten Entwicklungen in der Welt der großen Sprachmodelle vertraut. Lies aktuelle Forschungsarbeiten und sei bereit, darüber zu diskutieren, wie diese Technologien in der Praxis angewendet werden können.
✨Praktische Programmierkenntnisse zeigen
Stelle sicher, dass du deine Fähigkeiten in Python und PyTorch demonstrieren kannst. Bereite einige Beispiele vor, die deine Erfahrung mit modernen ML-Tools zeigen, und sei bereit, technische Fragen zu beantworten oder sogar kleine Coding-Aufgaben zu lösen.
✨Teamarbeit betonen
Da enge Zusammenarbeit mit Ingenieurteams erforderlich ist, solltest du konkrete Beispiele für erfolgreiche Teamprojekte parat haben. Zeige, wie du in der Vergangenheit zur Umsetzung von Forschungsergebnissen beigetragen hast und welche Rolle du dabei gespielt hast.
✨Hybrid-Arbeitsmodell ansprechen
Informiere dich über das hybride Arbeitsmodell von Giotto.ai und überlege, wie du in einem solchen Umfeld effektiv arbeiten kannst. Sei bereit, deine Flexibilität und Anpassungsfähigkeit zu betonen, um zu zeigen, dass du gut ins Team passt.
