Auf einen Blick
- Aufgaben: Führe Forschung und Entwicklung im Bereich Deep Learning in der Finanzbranche durch.
- Unternehmen: Innovatives Forschungsumfeld mit Fokus auf KI und Finanztechnologien.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, internationale Arbeitsumgebung und Zeit für eigene Forschung.
- Weitere Informationen: Mischung aus Forschung und High-Tech-Entwicklung ohne Lehrverpflichtungen.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Finanztechnologie mit modernsten Deep Learning-Techniken.
- Qualifikationen: PhD in Informatik oder Maschinenlernen und Erfahrung mit Deep Learning-Bibliotheken.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 80000 - 100000 € pro Jahr.
Aufgaben:
- Forschung und Entwicklung in Deep Learning-Systemen im Kontext der Finanzindustrie.
- Verfolgung einer unabhängigen Forschungsagenda im Bereich Deep Learning.
- Zusammenarbeit in F&E-Teams zur Durchführung von Projekten, die mit der Finanzindustrie verbunden sind.
- Starke Zusammenarbeit mit Software-Ingenieuren, Forschern und Industriepartnern.
- Zusammenarbeit mit interdisziplinären Teams zur Integration von NLP- und Deep Learning-Technologien in praktische Anwendungen.
- Erfindung, Design und Prototyping von KI-Systemen.
- Anwendung modernster Techniken im Deep Learning, einschließlich Transformer, große Sprachmodelle und parameter-effizientes Fine-Tuning.
Voraussetzungen:
- Doktortitel in Informatik, Maschinenlernen oder gleichwertigem Hintergrund.
- Starke Erfahrung mit Deep Learning-Bibliotheken (PyTorch/TensorFlow/ONNX) und NumPy.
- Fähigkeit, unabhängig und termingerecht zu arbeiten.
- Doktortitel von einer erstklassigen Institution.
- Der Kandidat sollte zu den besten 5% der Master-Absolventen seiner Universität gehören.
- Publikationsverzeichnis im Bereich Deep Learning.
Gewünschte Fähigkeiten:
- Umfangreiche Erfahrung mit Deep Learning, insbesondere im Kontext von LLMs.
- Erfahrung mit Reinforcement Learning, insbesondere im Kontext von LLMs.
- Erfahrung in der Arbeit/Forschung im finanziellen Kontext ist von Vorteil, aber nicht erforderlich.
Wir bieten:
- PostDoc-Anstellungsvertrag für 2 Jahre mit der Option auf Verlängerung.
- Keine Verpflichtung zu lehren oder an der Universitätsverwaltung teilzunehmen.
- Gemischte Position zwischen Forschung und Hochtechnologie-Entwicklung.
- Teilnahme an bahnbrechender Forschung, um erstklassige Forschungspartner in der Finanzindustrie voranzubringen.
- Zeit für unabhängige Forschung, Forschung in Zusammenarbeit und Publikation.
- Ein internationales Arbeitsumfeld.
- Attraktives Gehalt, entsprechend den Schweizer Standards und der Erfahrung des Kandidaten.
PostDoc Researcher in Deep Learning Arbeitgeber: IDSIA USI-SUPSI
Als Arbeitgeber im Bereich der Finanztechnologie bieten wir Ihnen die Möglichkeit, an der Spitze der Forschung im Bereich Deep Learning zu arbeiten. Unsere Unternehmenskultur fördert Innovation und Zusammenarbeit in einem internationalen Umfeld, während wir Ihnen attraktive Gehälter und die Freiheit bieten, Ihre eigenen Forschungsprojekte zu verfolgen. Zudem profitieren Sie von umfangreichen Wachstums- und Entwicklungsmöglichkeiten, die Ihre Karriere auf das nächste Level heben.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so PostDoc Researcher in Deep Learning erhalten könnten
✨Netzwerken ist der Schlüssel
Nutze LinkedIn und andere Plattformen, um mit Fachleuten aus der Finanz- und KI-Branche in Kontakt zu treten. Lass uns gemeinsam an deinem Netzwerk arbeiten, denn oft erfährt man von offenen Stellen durch persönliche Kontakte!
✨Präsentiere deine Projekte
Stelle sicher, dass du deine bisherigen Forschungsprojekte und Ergebnisse gut präsentieren kannst. Wir sollten eine kurze, prägnante Präsentation oder ein Portfolio erstellen, das deine Fähigkeiten in Deep Learning und NLP zeigt.
✨Sei proaktiv bei der Bewerbung
Warte nicht nur auf Stellenanzeigen! Lass uns aktiv auf Unternehmen zugehen, die dich interessieren. Oft gibt es Möglichkeiten, die nicht öffentlich ausgeschrieben sind. Bewirb dich direkt über unsere Website für die besten Chancen!
✨Bereite dich auf technische Interviews vor
Technische Interviews können knifflig sein. Lass uns gemeinsam an typischen Fragen und Aufgaben arbeiten, die in der Deep Learning-Forschung vorkommen. Übung macht den Meister, und wir sind hier, um dir zu helfen!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um PostDoc Researcher in Deep Learning mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Mach deine Bewerbung persönlich:Zeig uns, wer du wirklich bist! Verwende eine freundliche und authentische Sprache, um deine Leidenschaft für Deep Learning und Forschung zu vermitteln. Lass uns wissen, warum du bei StudySmarter arbeiten möchtest und was dich motiviert.
Betone deine Erfahrungen:Stell sicher, dass du deine Erfahrungen mit Deep Learning und relevanten Technologien wie PyTorch oder TensorFlow klar hervorhebst. Wir wollen sehen, was du drauf hast! Zeige uns deine besten Projekte und Publikationen, die deine Fähigkeiten unter Beweis stellen.
Sei konkret bei deinen Zielen:Erkläre uns, welche unabhängigen Forschungsziele du verfolgst und wie diese in den Kontext der Finanzindustrie passen. Wir suchen nach innovativen Ideen, also sei kreativ und zeig uns, wie du zur Weiterentwicklung von AI-Systemen beitragen kannst.
Bewirb dich über unsere Website:Vergiss nicht, deine Bewerbung über unsere Website einzureichen! Das macht es uns einfacher, deine Unterlagen zu verwalten und sicherzustellen, dass du alle wichtigen Informationen bereitstellst. Wir freuen uns darauf, von dir zu hören!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei IDSIA USI-SUPSI vorbereitet
✨Verstehe die Branche
Mach dich mit den spezifischen Herausforderungen und Trends in der Finanzbranche vertraut. Zeige im Interview, dass du nicht nur tiefes Wissen über Deep Learning hast, sondern auch verstehst, wie diese Technologien in der Finanzwelt angewendet werden können.
✨Präsentiere deine Forschung
Bereite eine kurze Präsentation deiner bisherigen Forschungsarbeiten vor, insbesondere deiner Publikationen im Bereich Deep Learning. Sei bereit, darüber zu sprechen, wie deine Erfahrungen und Ergebnisse in die Projekte des Unternehmens integriert werden können.
✨Teamarbeit betonen
Da die Stelle viel Zusammenarbeit erfordert, solltest du Beispiele für erfolgreiche Teamprojekte parat haben. Erkläre, wie du mit Software-Ingenieuren und anderen Forschern zusammengearbeitet hast, um innovative Lösungen zu entwickeln.
✨Technische Fähigkeiten demonstrieren
Sei bereit, technische Fragen zu beantworten und deine Kenntnisse in Deep Learning-Bibliotheken wie PyTorch oder TensorFlow zu demonstrieren. Vielleicht gibt es sogar eine praktische Komponente im Interview, also übe vorher, um sicherzugehen, dass du deine Fähigkeiten überzeugend präsentieren kannst.
