Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle KI-Modelle für autonome Verteidigungssysteme und arbeite an innovativen Projekten.
- Unternehmen: Harmattan AI, ein führendes Unternehmen im Bereich Verteidigungstechnologie.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, Gesundheitsleistungen und die Möglichkeit, remote zu arbeiten.
- Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit hervorragenden Karrierechancen und einem engagierten Team.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Verteidigung mit modernster Technologie und realem Einfluss.
- Qualifikationen: PhD oder MS in Informatik, Maschinenlernen oder verwandten Bereichen erforderlich.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 75000 - 95000 € pro Jahr.
Über uns
Harmattan AI ist ein Unternehmen der nächsten Generation, das autonome und skalierbare Verteidigungssysteme entwickelt. Nach dem Abschluss einer Series B-Finanzierung in Höhe von 200 Millionen US-Dollar, die das Unternehmen mit 1,4 Milliarden US-Dollar bewertet, erweitern wir unsere Teams und Fähigkeiten, um mission-kritische Systeme für verbündete Streitkräfte bereitzustellen. Unsere Arbeit wird von klaren Werten geleitet: Technologien mit realer Wirkung zu entwickeln, Exzellenz in allem, was wir tun, zu verfolgen, ehrgeizige Ziele zu setzen und die schwierigsten technischen Herausforderungen anzugehen. Wir arbeiten in einem anspruchsvollen Umfeld, in dem Rigorosität, Eigenverantwortung und Ausführung erwartet werden.
Über die Rolle
Als Machine Learning Engineer in unserem Foundational-Team in Paris werden Sie das "Gehirn" unserer taktischen Roboter entwickeln. Sie werden groß angelegte, multimodale Grundmodelle entwerfen und skalieren, die robuste Darstellungen des Schlachtfelds mithilfe von Self-Supervised Learning (SSL) aus massiven Mengen unbeschrifteter elektro-optischer (EO) und Infrarot (IR) Daten lernen. Ihre Arbeit liefert die kritischen grundlegenden Gewichte, die unser Edge AI-Team in hypergenaue Modelle umwandelt, die auf taktischer Hardware laufen.
Verantwortlichkeiten
- Multi-Modal SSL Architekturdesign: Entwerfen Sie neuronale Netzwerkarchitekturen (Vision Transformers) und Verlustfunktionen (Masked Autoencoders, Contrastive Learning), um gemeinsam aus gepaarten und ungepaarten EO- und IR-Daten zu lernen.
- Verteilte Trainingsinfrastruktur: Verwalten und optimieren Sie Trainingspipelines über Multi-Node-GPU-Cluster und behandeln Sie Mixed-Precision-Training und Datenladung.
- Darstellungsbewertung: Entwickeln Sie Metriken und lineare Prüfbenchmarks, um nachzuweisen, dass der latente Raum nützliche semantische Merkmale erfasst, bevor die Verdichtung erfolgt.
- Datenstrategie: Prüfen Sie bestehende EO/IR-Datenseen und implementieren Sie Cross-Attention-Mechanismen, um verschiedene Sensormerkmale zu fusionieren.
- Interdisziplinäre Zusammenarbeit: Synchronisieren Sie sich mit Dateningenieuren zu Ingestionspipelines und arbeiten Sie mit dem Edge AI-Team zusammen, um eine hohe Leistung bei der Übergabe von Modellen sicherzustellen.
Anforderungen an den Kandidaten
- Bildungshintergrund: Ein PhD oder ein stark forschungsorientierter MS in Informatik, Maschinellem Lernen, Computer Vision oder Angewandter Mathematik.
- Nachgewiesene Erfahrung: Mindestens 5-6 Jahre Erfahrung auf Senior-Ebene. Erfahrung im Training und in der Skalierung von Deep-Learning-Visionsmodellen (ViTs, CNNs) von Grund auf in Multi-GPU/Multi-Node-Umgebungen. Erfolgreiche Anwendung neuartiger SSL- oder multimodaler Architekturen (z.B. CLIP, MAE, DINO) auf reale, nicht standardisierte Bilddaten (IR, SAR oder hyperspektral).
- Technische Kompetenz: Fundierte PyTorch-Engineering-Fähigkeiten kombiniert mit tiefem mathematischen Verständnis für Repräsentationslernen. Kenntnisse in systemnahen Programmiersprachen (C++, Rust oder Go) und Ressourcenoptimierung für Edge-Computing.
- Komplexität & Führung: Fähigkeit, Zustandsmaschinen für fehlertolerante Datenpipelines zu entwerfen und technische Kompromisse zwischen Hardware- und Algorithmusteams zu vermitteln.
- Engagement & Denkweise: 100% Engagement für die Mission von Harmattan AI, einen ethischen Verteidigungs-Vorteil für verbündete Länder zu bieten. Eine hybride Forscher-Ingenieur-Denkweise, die die Datenqualität ebenso ernst nimmt wie das Design von Algorithmen.
Wir freuen uns darauf zu hören, wie Sie helfen können, die Zukunft autonomer Verteidigungssysteme bei Harmattan AI zu gestalten.
Machine Learning Engineer - Foundational Arbeitgeber: Harmattan AI
Harmattan AI ist ein herausragender Arbeitgeber, der innovative Technologien für die Verteidigung entwickelt und dabei auf eine Kultur der Exzellenz und des Engagements setzt. In Paris bieten wir nicht nur spannende Herausforderungen im Bereich Machine Learning, sondern auch zahlreiche Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung in einem dynamischen Umfeld, das von Teamarbeit und interdisziplinärer Zusammenarbeit geprägt ist. Unsere Mitarbeiter profitieren von einem inspirierenden Arbeitsumfeld, das Kreativität und technische Exzellenz fördert, während sie an mission-kritischen Projekten arbeiten, die einen echten Einfluss auf die Sicherheit unserer Verbündeten haben.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Machine Learning Engineer - Foundational erhalten könnten
✨Branchenspezifische Netzwerke nutzen
Im Maschinenbau gibt es zahlreiche Fachkonferenzen und Messen, wie die Hannover Messe, wo du direkt mit Unternehmen und Fachleuten in Kontakt treten kannst. Nutze solche Events, um deinen Namen bekannt zu machen und potenzielle Arbeitgeber wie Harmattan AI auf dich aufmerksam zu machen.
✨Setz auf Praktika und Werkstudentenstellen
Wenn du gerade erst in die Branche einsteigst, sind Praktika und Werkstudentenstellen der Schlüssel. Viele Unternehmen, darunter auch Harmattan AI, nutzen diese Gelegenheiten, um Talente zu entdecken und später in Vollzeit zu übernehmen. Check auch die Karriereseite von Harmattan AI für aktuelle Angebote!
✨Technische Communities und Foren aktiv nutzen
Engagiere dich in technischen Foren oder Community-Plattformen wie LinkedIn-Gruppen und XING, die sich auf Maschinenbau spezialisieren. Dort kannst du nicht nur dein Wissen erweitern, sondern auch wertvolle Kontakte knüpfen, die dir helfen, in Vollzeitstellen bei Unternehmen wie Harmattan AI zu landen.
✨Direkt bewerben und sichtbar sein
Habe keine Scheu, dich direkt bei Harmattan AI über unsere Website zu bewerben. Zeig mit deinem Portfolio oder Projekten, was du kannst. Heutzutage suchen viele Unternehmen nach Kandidaten, die ihre Leidenschaft und Fähigkeiten demonstrieren können, also nutze diese Chance!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Machine Learning Engineer - Foundational mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Technische Fähigkeiten hervorheben:Im Maschinenbau kommt es auf konkrete technische Fähigkeiten an. Sei sicher, dass dein Lebenslauf deine Kenntnisse in CAD-Software, Konstruktionstechniken und Fertigungstechnologie klar aufzeigt. Falls du an Projekten gearbeitet hast, die deine Fähigkeiten in diesen Bereichen unter Beweis stellen, zögere nicht, sie in deinem Lebenslauf zu erwähnen!
Echte Projekte zeigen:Wenn du praktische Erfahrungen oder Projekte in deinem Portfolio hast, dann zeig sie! Wir wollen sehen, welche Lösungen du entwickelt hast und wie du technische Herausforderungen gemeistert hast. Füge auch gerne Skizzen oder Pläne hinzu, die deine Denkprozesse zeigen.
Motivation und langfristige Perspektive:Im Anschreiben solltest du nicht nur erklären, warum du bei Harmattan AI arbeiten möchtest, sondern auch, wie du dir deine Zukunft im Maschinenbau vorstellst. Was motiviert dich? Welche Ziele verfolgst du? Das zeigt uns, dass du ein Interesse an persönlichem Wachstum und der Weiterentwicklung in diesem Bereich hast.
Verweise auf Studienleistungen:Besonders wichtig für eine Vollzeitstelle im Maschinenbau sind deine akademischen Leistungen. Wenn du bemerkenswerte Noten in relevanten Kursen oder spezielle Anerkennungen erhalten hast, füge diese Informationen hinzu. Das gibt uns einen Einblick in dein Engagement und deine Fachkenntnisse.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Harmattan AI vorbereitet
✨Verstehe die technischen Spezifikationen
Im Maschinenbau ist es entscheidend, dass wir die technischen Details und Spezifikationen der Maschinen und Systeme verstehen. Mach dich mit den gängigen CAD-Softwaretools vertraut, die in der Branche verwendet werden, und sei bereit, Fragen zu technischen Zeichnungen oder Konstruktionsprinzipien zu beantworten.
✨Präsentiere deine Projekte
Bereite ein Portfolio vor, das deine bisherigen Projekte zeigt. Das können Praktika, Studienprojekte oder persönliche Arbeiten sein. Zeige, wie du Probleme gelöst oder Innovationen entwickelt hast – das wird deine praktischen Fähigkeiten unter Beweis stellen und einen guten Eindruck hinterlassen.
✨Kenne die Trends in der Branche
Halte dich über aktuelle Entwicklungen im Maschinenbau auf dem Laufenden, besonders in Bezug auf Automatisierung, nachhaltige Technologien und digitale Zwillinge. Arbeitgeber schätzen Kandidaten, die sich für die Zukunft der Branche interessieren und wissen, wo sie hingeht.
✨Zeige dein Interesse an Teamarbeit
Im Maschinenbau arbeiten wir oft in interdisziplinären Teams. Sei bereit, Beispiele aus deiner Vergangenheit zu teilen, wie du erfolgreich mit anderen zusammengearbeitet hast. Es ist wichtig, deine Teamfähigkeit zu demonstrieren und anzuerkennen, dass jeder Beitrag wertvoll ist.
