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 Möglichkeiten zur Zusammenarbeit und Karriereentwicklung.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Technologie und beeinflusse Produkte, die Milliarden nutzen.
- Qualifikationen: PhD in Informatik oder verwandtem Bereich und Erfahrung in maschinellem Lernen.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Minimum qualifications:
- PhD degree in Computer Science, a related field, or equivalent practical experience.
- Experience in computer vision, machine learning, and deep learning.
- Experience with graphics and imaging research.
- Experience coding in C++ or Python.
- One or more scientific publication submission(s) for conferences, journals, or public repositories.
Preferred qualifications:
- Experience owning and initiating research agendas.
- Experience in digital humans or related topics.
- Experience in computer vision and machine learning algorithms.
- Experience in coding.
As an organization, Google maintains a portfolio of research projects driven by fundamental research, new product innovation, product contribution and infrastructure goals, while providing individuals and teams the freedom to emphasize specific types of work. As a Research Scientist, you'll setup large-scale tests and deploy promising ideas quickly and broadly, managing deadlines and deliverables while applying the latest theories to develop new and improved products, processes, or technologies. From creating experiments and prototyping implementations to designing new architectures, our research scientists work on real-world problems that span the breadth of computer science, such as machine (and deep) learning, data mining, natural language processing, hardware and software performance analysis, improving compilers for mobile platforms, as well as core search and much more.
As a Research Scientist, you'll also actively contribute to the wider research community by sharing and publishing your findings, with ideas inspired by internal projects as well as from collaborations with research programs at partner universities and technical institutes all over the world.
Google Research addresses challenges that define the technology of today and tomorrow. From conducting fundamental research to influencing product development, our research teams have the opportunity to impact technology used by billions of people every day.
Our teams aspire to make discoveries that impact everyone, and core to our approach is sharing our research and tools to fuel progress in the field -- we publish regularly in academic journals, release projects as open source, and apply research to Google products.
Responsibilities:
- Help in growing research business across teams by sharing research trends and best practices within the community.
- Develop next generation algorithms for Augmented Reality (AR)/Virtual Reality (VR) perception.
- Develop next generation technologies to capture, model, animate, simulate, and synthesize digital humans.
- Collaborate cross-functionally with other engineers, researchers, and technical artists, and product teams.
- Design, implement, evaluate, and maintain next generation technologies for AR/VR.
Research Scientist, Machine Learning Arbeitgeber: Google
Google bietet eine herausragende Arbeitsumgebung in Zürich, die von Innovation und Teamarbeit geprägt ist. Als Senior OT Cloud Security Engineer profitieren Sie von umfangreichen Entwicklungsmöglichkeiten und einem starken Fokus auf Mitarbeiterwohlbefinden. Die Unternehmenskultur fördert Kreativität und Zusammenarbeit, während Sie an bedeutenden Projekten arbeiten, die die Sicherheit und den Schutz der Nutzer gewährleisten.
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!
