Auf einen Blick
- Aufgaben: Leite ambitionierte Forschungsprojekte und entwickle innovative KI-Modelle.
- Unternehmen: Google DeepMind, ein führendes Unternehmen in der KI-Forschung.
- Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, ethische Arbeitskultur und globale Zusammenarbeit.
- Weitere Informationen: Dynamisches Team mit exzellenten Wachstums- und Entwicklungsmöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der KI und arbeite an bahnbrechenden Projekten.
- Qualifikationen: PhD in ML oder verwandten Bereichen und 15 Jahre Forschungserfahrung.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 90000 - 120000 € pro Jahr.
Qualifikationen
- PhD in Machine Learning, Computer Science, Statistics oder einem verwandten Bereich oder gleichwertige praktische Erfahrung.
- 15 Jahre Erfahrung in der Leitung einer Forschungsagenda.
- Erfahrung in Deep Learning und mit Python sowie im Training von neuronalen Netzwerken.
- Erfahrung im Training, der Bewertung und der Interpretation großer multimodaler Modelle und großer Sprachmodelle.
- Eine Publikationshistorie in Konferenzen für maschinelles Lernen (z.B. NeurIPS, CVPR, ICML, ICLR, ICCV, ECCV).
Bevorzugte Qualifikationen
- Erfahrung in der Forschungsleitung über Organisationen hinweg.
- Erfahrung in der Leitung eines vielfältigen Teams von Forschungswissenschaftlern, Forschungsingenieuren und Softwareingenieuren.
Über die Stelle
Bei Google DeepMind (GDM) sind wir ein Team von Wissenschaftlern, Ingenieuren, Experten für maschinelles Lernen und mehr, das zusammenarbeitet, um künstliche Intelligenz voranzutreiben. Wir nutzen unsere Technologien zum weitreichenden öffentlichen Nutzen und zur wissenschaftlichen Entdeckung und stellen sicher, dass Sicherheit und Ethik höchste Priorität haben. Als Forschungswissenschaftler werden Sie Ihre Erfahrung in der Grundlagenforschung nutzen, um die Grenzen der künstlichen Intelligenz zu erweitern, einschließlich der Entwicklung von multimodalen Modellen der nächsten Generation. Dies wird eine enge Zusammenarbeit mit Forschungswissenschaftlern und Softwareingenieuren auf der ganzen Welt erfordern, um KI-Modelle zu schaffen, die in der Lage sind, über verschiedene Modalitäten hinweg zu integrieren und zu schlussfolgern. Sie werden gemeinsam an grundlegenden Herausforderungen im maschinellen Lernen und in der KI arbeiten und die Grenzen des Möglichen verschieben. Das Team arbeitet innerhalb der GDM Frontier AI-Einheit, die die Innovationsmotor für DeepMind ist, bahnbrechende Forschung betreibt und über Alphabet hinweg zusammenarbeitet, um reale Auswirkungen zu erzielen.
Verantwortlichkeiten
- Definieren und Leiten ehrgeiziger Forschungsprojekte, Festlegen der technischen Richtung und Sicherstellen der erfolgreichen Umsetzung der Forschungsagenda.
- Entwerfen und Implementieren innovativer Modellarchitekturen, die effektiv verschiedene Datensätze integrieren, insbesondere über Bild- und Textmodalitäten hinweg.
- Entwickeln und Etablieren von Benchmarks zur Bewertung multimodaler Modelle über eine Vielzahl von Aufgaben und Domänen hinweg.
- Beitragen zur gesamten Forschungsstrategie des Teams, Identifizieren neuer Forschungsrichtungen und Beeinflussen der breiteren Forschungscommunity durch Publikationen und Präsentationen.
Research Scientist, Frontier AI, DeepMind Arbeitgeber: Google Inc.
Google DeepMind ist ein herausragender Arbeitgeber, der eine innovative und inklusive Arbeitskultur fördert. Als Teil des Frontier AI-Teams haben Mitarbeiter die Möglichkeit, an bahnbrechenden Forschungsprojekten zu arbeiten und ihre Fähigkeiten in einem dynamischen Umfeld weiterzuentwickeln. Die Zusammenarbeit mit führenden Wissenschaftlern und Ingenieuren weltweit bietet nicht nur bedeutende berufliche Wachstumschancen, sondern auch die Möglichkeit, einen positiven Einfluss auf die Gesellschaft durch fortschrittliche KI-Technologien zu nehmen.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Research Scientist, Frontier AI, DeepMind erhalten könnten
✨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 Google Inc. 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 Research Scientist, Frontier AI, DeepMind 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 Research Scientist, Frontier AI, DeepMind bei Google Inc. gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Google Inc. 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 Google Inc. entscheidend sein!
