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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und verbessere KI-Modelle für Sicherheit und Benutzerfreundlichkeit.
- Arbeitgeber: Google DeepMind ist ein führendes Unternehmen in der KI-Forschung mit Fokus auf ethische Anwendungen.
- Mitarbeitervorteile: Flexible Arbeitszeiten, innovative Projekte und ein kreatives Team erwarten dich.
- Warum dieser Job: Arbeite an bahnbrechenden Technologien, die das Leben der Menschen verbessern.
- Gewünschte Qualifikationen: MSc in Informatik oder Maschinenlernen und 3+ Jahre Erfahrung in ML-Modellierung erforderlich.
- Andere Informationen: Vielfalt wird geschätzt; wir fördern eine inklusive Arbeitsumgebung.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 43200 - 72000 € pro Jahr.
Sie sind ein erfahrener Machine Learning Engineer mit einem starken Ingenieur- und Forschungshintergrund, der sich darauf freut, die Sicherheit und Ausrichtung des Endbenutzerprodukts "Gemini" zu verbessern und unseren Nutzern hochmoderne Sprachmodelle bereitzustellen.
Über uns: Künstliche Intelligenz könnte eine der nützlichsten Erfindungen der Menschheit sein. Bei Google DeepMind sind wir ein Team von Wissenschaftlern, Ingenieuren, Experten für maschinelles Lernen und mehr, die zusammenarbeiten, um den Stand der Technik in der künstlichen Intelligenz voranzutreiben. Wir nutzen unsere Technologien zum Wohle der Öffentlichkeit und zur wissenschaftlichen Entdeckung und arbeiten mit anderen an kritischen Herausforderungen zusammen, wobei Sicherheit und Ethik höchste Priorität haben.
Die Rolle: Unser Team arbeitet an der Entwicklung sicherer, ausgerichteter und hilfreicher Gemini-Modelle über alle Modalitäten (Text, Bilder, Audio) hinweg sowie an neuartigen Möglichkeiten, diese durch übermenschliche Autorater oder automatisiertes Red Teaming zu bewerten. Zu diesem Zweck verbessern wir den gesamten Post-Training-Prozess. Dazu gehören Innovationen in RLHF/RL*F, die auf Sicherheit und Ausrichtung zugeschnitten sind, neuartige und skalierbare Möglichkeiten zur Bewertung von Modellen zur Identifizierung von Schwächen sowie Verbesserungen im Modellverständnis zur Anleitung zukünftiger Forschungen. Wir suchen einen Senior Machine Learning Engineer, der begeistert ist, den Stand der Technik in diesen Bereichen voranzutreiben.
Hauptverantwortlichkeiten:
- Anwenden und Innovieren von hochmodernen Modellierungstechniken mit dem Ziel, Sicherheitsverletzungen zu reduzieren und gleichzeitig die menschliche Ausrichtung mithilfe von Post-Training-Ansätzen (z. B. SFT, RLHF/RL*F) zu erhöhen.
- Zusammenarbeit mit Kollegen und funktionsübergreifenden Forschungsteams bei der Anwendung hochmoderner Ansätze des maschinellen Lernens auf LLM-basierte Produkte.
- Vorschlagen und schnelles Prototyping neuartiger Ideen sowie Implementierung von Fortschritten in den Produktionssystemen von Gemini.
- Handlungsorientierung: Unser Team arbeitet in einer umsatzstarken und schnelllebigen Umgebung.
- Vorantreiben von unklaren Projekten von Anfang bis Ende, um die Grenzen von Sicherheit und Ausrichtung bei LLMs zu erweitern.
Über Sie: Um Sie als auf maschinelles Lernen fokussierten Software-Ingenieur bei Google DeepMind erfolgreich zu machen, suchen wir nach folgenden Fähigkeiten und Erfahrungen:
- MSc-Abschluss in Informatik oder maschinellem Lernen oder ähnliche Erfahrung in der Industrie.
- 3+ Jahre Erfahrung mit ML-Modellierung und generativer KI, Arbeit mit Daten, Modellevaluierungen und Qualitätsiterationen.
- Nachgewiesenes Wissen und Erfahrung in Python, einem oder mehreren Frameworks für maschinelles Lernen (Jax, TensorFlow oder PyTorch) sowie Algorithmen und Datenstrukturen.
- Fähigkeit, in risikobehafteten, sichtbaren Umgebungen zu wachsen.
Zusätzlich wären folgende Punkte von Vorteil:
- PhD in Maschinellem Lernen oder einem verwandten Bereich.
- Erfahrung mit dem Training und der Optimierung großer Sprachmodelle.
Bei Google DeepMind schätzen wir Vielfalt in Erfahrung, Wissen, Hintergründen und Perspektiven und nutzen diese Qualitäten, um außergewöhnliche Auswirkungen zu erzielen. Wir setzen uns für Chancengleichheit bei der Beschäftigung ein, unabhängig von Geschlecht, Rasse, Religion oder Glauben, ethnischer oder nationaler Herkunft, Behinderung, Alter, Staatsbürgerschaft, Familienstand, häuslicher oder ziviler Partnerschaft, sexueller Orientierung, Geschlechtsidentität, Schwangerschaft oder verwandten Bedingungen (einschließlich Stillen) oder aus anderen Gründen, die durch geltendes Recht geschützt sind. Wenn Sie eine Behinderung oder einen zusätzlichen Bedarf haben, der eine Anpassung erfordert, lassen Sie es uns bitte wissen.
Bewerbungsschluss: 12 Uhr GMT Freitag, 16. April 2025
Hinweis: Im Falle einer erfolgreichen Bewerbung und eines Angebots für eine Anstellung wird jedes Angebot von der Durchführung einer Hintergrundüberprüfung abhängen, die von einer dritten Partei in unserem Auftrag durchgeführt wird. Für weitere Informationen darüber, wie wir Ihre Daten behandeln, siehe bitte unsere Datenschutzrichtlinie für Bewerber und Kandidaten.
Machine Learning Engineer, Gemini Safety Arbeitgeber: Google DeepMind
Kontaktperson:
Google DeepMind HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Machine Learning Engineer, Gemini Safety
✨Tip Nummer 1
Netzwerke sind entscheidend! Suche nach Veranstaltungen, Meetups oder Online-Communities, die sich auf maschinelles Lernen und KI konzentrieren. Der Austausch mit Fachleuten aus der Branche kann dir wertvolle Einblicke geben und möglicherweise sogar zu einer Empfehlung führen.
✨Tip Nummer 2
Bleibe über die neuesten Entwicklungen im Bereich maschinelles Lernen informiert. Verfolge relevante Forschungsarbeiten, Blogs und Konferenzen. Dies zeigt nicht nur dein Engagement, sondern gibt dir auch Gesprächsstoff für Interviews.
✨Tip Nummer 3
Praktische Erfahrung ist unerlässlich. Arbeite an eigenen Projekten oder beteilige dich an Open-Source-Projekten, die sich mit Sicherheits- und Ausrichtungsfragen in LLMs befassen. Dies kann deine Fähigkeiten demonstrieren und deinen Lebenslauf stärken.
✨Tip Nummer 4
Bereite dich auf technische Interviews vor, indem du häufige Fragen zu maschinellem Lernen und Programmierung übst. Nutze Plattformen wie LeetCode oder HackerRank, um deine Fähigkeiten zu schärfen und sicherzustellen, dass du bereit bist, deine Kenntnisse zu demonstrieren.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Machine Learning Engineer, Gemini Safety
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Verstehe die Rolle: Lies die Stellenbeschreibung sorgfältig durch und achte auf die spezifischen Anforderungen und Verantwortlichkeiten. Überlege, wie deine Erfahrungen und Fähigkeiten zu den Erwartungen des Unternehmens passen.
Hebe relevante Erfahrungen hervor: Betone in deinem Lebenslauf und Anschreiben deine Erfahrungen im Bereich Machine Learning, insbesondere in Bezug auf Sicherheits- und Ausrichtungsfragen. Nenne konkrete Projekte oder Erfolge, die deine Fähigkeiten unter Beweis stellen.
Technische Fähigkeiten betonen: Stelle sicher, dass du deine Kenntnisse in Python und relevanten Machine Learning Frameworks (wie Jax, TensorFlow oder PyTorch) klar darstellst. Füge Beispiele hinzu, die deine praktische Erfahrung mit diesen Technologien zeigen.
Motivationsschreiben: Verfasse ein überzeugendes Motivationsschreiben, in dem du erklärst, warum du an der Position interessiert bist und wie du zur Mission von Google DeepMind beitragen kannst. Zeige deine Begeisterung für die Verbesserung von Sicherheit und Ausrichtung in KI-Modellen.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Google DeepMind vorbereitest
✨Verstehe die Grundlagen von Machine Learning
Stelle sicher, dass du die grundlegenden Konzepte und Techniken des Machine Learning gut verstehst. Sei bereit, über deine Erfahrungen mit verschiedenen Modellen und Algorithmen zu sprechen, insbesondere in Bezug auf RLHF/RL*F und deren Anwendung zur Verbesserung der Sicherheit und Ausrichtung.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Denke an spezifische Projekte oder Herausforderungen, die du in der Vergangenheit gemeistert hast. Zeige, wie du innovative Lösungen entwickelt hast, um Sicherheitsprobleme zu minimieren und menschliche Ausrichtung zu fördern. Konkrete Beispiele helfen, deine Fähigkeiten zu untermauern.
✨Zeige Teamarbeit und Zusammenarbeit
Da die Rolle eine enge Zusammenarbeit mit anderen Teams erfordert, sei bereit, über deine Erfahrungen in interdisziplinären Projekten zu sprechen. Betone, wie du effektiv mit Kollegen aus verschiedenen Fachbereichen kommuniziert und zusammengearbeitet hast, um gemeinsame Ziele zu erreichen.
✨Habe einen proaktiven Ansatz
In einem schnelllebigen Umfeld ist es wichtig, einen proaktiven Ansatz zu zeigen. Bereite dich darauf vor, darüber zu sprechen, wie du in der Vergangenheit Ambiguitäten in Projekten angegangen bist und welche Schritte du unternommen hast, um diese erfolgreich zu bewältigen.
