Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle bahnbrechende Algorithmen für AR/VR und arbeite an digitalen Menschen.
- Unternehmen: Google, ein führendes Unternehmen in der Technologie- und Forschungsbranche.
- Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, Gesundheitsleistungen und die Möglichkeit zur Veröffentlichung von Forschungsergebnissen.
- Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit globalen Forschungskooperationen und exzellenten Karrieremöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Technologie und beeinflusse Produkte, die Milliarden nutzen.
- Qualifikationen: PhD in Informatik oder verwandtem Bereich, Erfahrung in maschinellem Lernen und Programmierung.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Mindestens erforderliche Qualifikationen: PhD-Abschluss in Informatik, einem verwandten Bereich oder gleichwertige praktische Erfahrung. Erfahrung in Computer Vision, maschinellem Lernen und Deep Learning. Erfahrung in Grafik- und Bildforschung. Erfahrung im Programmieren in C++ oder Python. Ein oder mehrere wissenschaftliche Publikationen für Konferenzen, Fachzeitschriften oder öffentliche Repositories.
Bevorzugte Qualifikationen: Erfahrung in der Eigenverantwortung und Initiierung von Forschungsagenden. Erfahrung mit digitalen Menschen oder verwandten Themen. Erfahrung in Computer Vision und Algorithmen des maschinellen Lernens. Erfahrung im Programmieren.
Über die Stelle: Google pflegt ein Portfolio von Forschungsprojekten, die durch grundlegende Forschung, Produktinnovation, Produktbeiträge und Infrastrukturziele vorangetrieben werden, während Einzelpersonen und Teams die Freiheit gegeben wird, bestimmte Arten von Arbeiten zu betonen. Als Forschungswissenschaftler werden Sie groß angelegte Tests einrichten und vielversprechende Ideen schnell und umfassend umsetzen, Fristen und Ergebnisse verwalten und die neuesten Theorien anwenden, um neue und verbesserte Produkte, Prozesse oder Technologien zu entwickeln. Von der Erstellung von Experimenten und Prototypen bis hin zur Gestaltung neuer Architekturen arbeiten unsere Forschungswissenschaftler an realen Problemen, die das gesamte Spektrum der Informatik abdecken, wie maschinelles (und tiefes) Lernen, Datenanalyse, Verarbeitung natürlicher Sprache, Analyse der Hardware- und Softwareleistung, Verbesserung von Compilern für mobile Plattformen sowie Kernsuche und vieles mehr. Als Forschungswissenschaftler werden Sie auch aktiv zur breiteren Forschungscommunity beitragen, indem Sie Ihre Ergebnisse teilen und veröffentlichen, inspiriert von internen Projekten sowie von Kooperationen mit Forschungsprogrammen an Partneruniversitäten und technischen Instituten auf der ganzen Welt. Die Google-Forschung befasst sich mit Herausforderungen, die die Technologie von heute und morgen definieren. Von der Durchführung grundlegender Forschung bis hin zur Beeinflussung der Produktentwicklung haben unsere Forschungsteams die Möglichkeit, Technologien zu beeinflussen, die täglich von Milliarden von Menschen genutzt werden. Unsere Teams streben danach, Entdeckungen zu machen, die jeden betreffen, und zentral für unseren Ansatz ist es, unsere Forschung und Werkzeuge zu teilen, um Fortschritte in diesem Bereich zu fördern – wir veröffentlichen regelmäßig in Fachzeitschriften, stellen Projekte als Open Source zur Verfügung und wenden Forschung auf Google-Produkte an.
Verantwortlichkeiten:
- Hilfe beim Wachstum des Forschungsbereichs über Teams hinweg, indem Forschungstrends und Best Practices innerhalb der Community geteilt werden.
- Entwicklung von Algorithmen der nächsten Generation für Augmented Reality (AR)/Virtual Reality (VR) Wahrnehmung.
- Entwicklung von Technologien der nächsten Generation zur Erfassung, Modellierung, Animation, Simulation und Synthese digitaler Menschen.
- Kollaboration funktionsübergreifend mit anderen Ingenieuren, Forschern, technischen Künstlern und Produktteams.
- Entwurf, Implementierung, Evaluierung und Wartung von Technologien der nächsten Generation für AR/VR.
Research Scientist, Machine Learning Arbeitgeber: Google
Google ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern die Möglichkeit bietet, in einem dynamischen und innovativen Umfeld zu arbeiten. Mit einem starken Fokus auf persönliche und berufliche Weiterentwicklung, einer offenen Unternehmenskultur und attraktiven Zusatzleistungen, wie einem großzügigen Bonusprogramm und Aktienoptionen, fördert Google das Wachstum seiner Mitarbeiter. Die Standorte in Deutschland, wie Hamburg, Berlin, Frankfurt und München, bieten nicht nur eine lebendige Arbeitsatmosphäre, sondern auch Zugang zu einem breiten Netzwerk von Branchenführern und kreativen Köpfen.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Research Scientist, Machine Learning 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 Google 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, Machine Learning 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, Machine Learning bei Google gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Google 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 entscheidend sein!
