Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle innovative KI-Technologien und arbeite an spannenden Projekten im Bereich Reinforcement Learning.
- Unternehmen: Führendes Unternehmen im Bereich KI mit einem kreativen und kollaborativen Team in Berlin.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, flexible Arbeitszeiten, Weiterbildungsmöglichkeiten und ein dynamisches Arbeitsumfeld.
- Weitere Informationen: Tolle Karrierechancen und die Möglichkeit, an internationalen Konferenzen teilzunehmen.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der KI und bringe deine Ideen in die Praxis um echten Einfluss zu haben.
- Qualifikationen: Abschluss in Informatik oder verwandtem Bereich und Erfahrung in ML/RL-Algorithmen.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 45000 - 65000 € pro Jahr.
Als RE in RL sind Sie sowohl Teil des Engineering-Teams in Berlin als auch Teil eines projektorientierten, standortübergreifenden Teams, das innovative KI-Technologien für einen Kunden bereitstellen muss. Ihr Wissen wird benötigt, um Geschäftsprobleme zu verstehen, die richtigen KI- und insbesondere RL-Technologien zu identifizieren und zu entwickeln, um diese zu lösen und ihre Antworten auf den Markt zu bringen. REs sind in jeder Phase des Projektlebenszyklus beteiligt, einschließlich der Bereitstellung technischer Expertise und der Etablierung von Projekten vor dem Verkauf, der Durchführung von F&E für POCs, der Entwicklung von MVPs und der Gewährleistung kontinuierlicher Verbesserung und Wartung für industrialisierte Lösungen.
Der RL Engineer muss Folgendes erreichen:
- Entwicklung neuartiger Algorithmen und Forschungsansätze in Bereichen wie RL und Operations Research mit ML.
- Entwurf und Implementierung von Algorithmen, um moderne Hardware und verteilte Computersysteme (CPUs, GPUs, TPUs, Cloud usw.) optimal zu nutzen.
- Zusammenarbeit mit dem Forschungsteam, um Konzeptarbeiten in umsetzbare Inhalte zu verwandeln.
- Berichterstattung und Präsentation experimenteller Ergebnisse und Forschungsergebnisse klar und effizient, sowohl intern als auch extern, mündlich und schriftlich in Englisch.
- Auf Anfrage Zusammenarbeit mit dem Geschäftsentwicklungsteam bei deren Pre-Sales-Aktivitäten, einschließlich, aber nicht beschränkt auf die Präsentation des Unternehmens gegenüber neuen potenziellen Kunden und die Vertretung von InstaDeep auf Konferenzen/Veranstaltungen.
Wer Sie sind:
- Sie haben ML- und RL-Algorithmen erstellt, trainiert, validiert, benchmarked und überwacht.
- Sie haben gelernt, umfangreiche Datenframeworks und RL-Frameworks zu verwenden, um die Pipelines zu erstellen, die erforderlich sind, um Modelle mit den entsprechenden Daten zu versorgen.
- Sie haben ein solides Verständnis von Softwareentwicklung, Datenengineering, ML- und RL-Prinzipien.
- Sie können komplexe Ergebnisse einem breiten Publikum klar erklären.
- Sie wissen, wie man im Team arbeitet.
- Sie haben ein tiefes Verständnis für Data Science und statistische Methoden, Werkzeuge und Algorithmen, wie RLLib, CleanRL, SB3, Scikit-Learn, TensorFlow, PyTorch, Jax, XGBoost, Pandas, MLFlow oder ähnliche MLOps-Frameworks.
Anforderungen:
- S./Ph.D. Abschluss in Informatik, Operations Research, Reinforcement Learning oder einem verwandten Bereich.
- Erfahrung in der Entwicklung und Fehlersuche in Python. C/C++ oder ähnliche Sprachen sind von Vorteil.
- Erfahrung mit Deep-Learning-Frameworks wie Jax, PyTorch, TensorFlow und/oder Keras.
- Kenntnisse im Git-Workflow oder ähnlichen Entwicklungspraktiken mit besten Programmierpraktiken.
- Forschungserfahrung und Erfahrung als Softwareingenieur, nachgewiesen durch Beiträge zu Open Source, Berufserfahrung oder Programmierwettbewerben.
- Ausgezeichnete Kommunikationsfähigkeiten und Zusammenarbeit mit Forschern und Entwicklern.
- Ausgezeichnete Englischkenntnisse. Deutschkenntnisse sind von Vorteil.
- Berufserfahrung im Bereich KI oder ähnlichen Bereichen ist von Vorteil.
- Ein gewisser Hintergrund in Elektrotechnik ist von Vorteil.
Durch Ihre Bewerbung bestätigen Sie, dass Sie nachweisen können, dass Sie das Recht haben, in Deutschland zu arbeiten.
Research Engineer in RL Arbeitgeber: InstaDeep
InstaDeep ist ein hervorragender Arbeitgeber, der innovative AI-Technologien in einem dynamischen und kollaborativen Umfeld in Berlin entwickelt. Unsere Mitarbeiter profitieren von einer offenen Unternehmenskultur, die Kreativität und kontinuierliches Lernen fördert, sowie von vielfältigen Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung. Zudem bieten wir spannende Projekte, die es Ihnen ermöglichen, an der Spitze der Technologie zu arbeiten und Ihre Ideen in die Realität umzusetzen.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Research Engineer in RL erhalten könnten
✨Tipp Nummer 1
Netzwerken ist der Schlüssel! Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit anderen Fachleuten in deinem Bereich in Kontakt zu treten. Teile deine Projekte und Ideen, um sichtbar zu werden und vielleicht sogar Empfehlungen zu erhalten.
✨Tipp Nummer 2
Bereite dich auf technische Interviews vor! Übe, deine Algorithmen und Lösungen klar und verständlich zu erklären. Du wirst oft gefragt, wie du an Probleme herangehst, also sei bereit, deine Denkweise zu teilen.
✨Tipp Nummer 3
Sei proaktiv und zeige Initiative! Wenn du eine interessante Firma im Auge hast, zögere nicht, direkt über unsere Website zu bewerben. Zeige, dass du wirklich an der Position interessiert bist und bringe deine Ideen ein.
✨Tipp Nummer 4
Präsentiere deine Ergebnisse! Egal ob in einem Interview oder bei Networking-Events, sei bereit, deine bisherigen Arbeiten und Erfolge zu zeigen. Visuelle Hilfsmittel können helfen, komplexe Konzepte einfach zu erklären.
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Research Engineer in RL mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Mach deine Hausaufgaben:Bevor du mit deiner Bewerbung anfängst, schau dir unsere Website und die Projekte an, an denen wir arbeiten. Das hilft dir, ein Gefühl für unsere Kultur und die Technologien zu bekommen, die wir nutzen. So kannst du deine Motivation und dein Interesse in deinem Anschreiben besser rüberbringen.
Sei konkret und präzise:Wenn du über deine Erfahrungen sprichst, sei so konkret wie möglich. Nenne spezifische Projekte oder Technologien, die du verwendet hast, und beschreibe, wie du Herausforderungen gemeistert hast. Das zeigt uns, dass du wirklich weißt, wovon du sprichst!
Zeig deine Teamfähigkeit:Da wir viel im Team arbeiten, ist es wichtig, dass du deine Teamarbeitserfahrungen hervorhebst. Erzähl uns von Projekten, bei denen du mit anderen zusammengearbeitet hast, und wie ihr gemeinsam Lösungen gefunden habt. Das macht einen großen Unterschied!
Bewirb dich über unsere Website:Um sicherzustellen, dass deine Bewerbung die richtige Aufmerksamkeit bekommt, bewirb dich direkt über unsere Website. So können wir deine Unterlagen schnell und effizient bearbeiten und du bist gleich im richtigen System!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei InstaDeep vorbereitet
✨Verstehe die Anforderungen
Mach dir ein klares Bild von den spezifischen Anforderungen der Stelle als Research Engineer in Reinforcement Learning. Lies die Stellenbeschreibung gründlich durch und überlege, wie deine Erfahrungen und Fähigkeiten zu den genannten Punkten passen. Bereite konkrete Beispiele vor, die deine Kenntnisse in ML und RL demonstrieren.
✨Technisches Wissen auffrischen
Stelle sicher, dass du mit den relevanten Technologien und Frameworks vertraut bist, die in der Beschreibung erwähnt werden, wie TensorFlow, PyTorch oder Jax. Überlege dir, wie du diese Technologien in deinen bisherigen Projekten eingesetzt hast und sei bereit, darüber zu sprechen.
✨Kommunikationsfähigkeiten trainieren
Da du komplexe Ergebnisse klar und effizient präsentieren musst, übe, technische Konzepte einfach und verständlich zu erklären. Du könntest dies mit Freunden oder Kollegen tun, um Feedback zu erhalten. Achte darauf, auch auf Englisch zu üben, da dies eine wichtige Anforderung ist.
✨Teamarbeit betonen
Bereite dich darauf vor, Beispiele für erfolgreiche Teamprojekte zu teilen, an denen du beteiligt warst. Zeige, wie du mit anderen zusammengearbeitet hast, um innovative Lösungen zu entwickeln. Dies wird dir helfen, deine Fähigkeit zur Zusammenarbeit zu unterstreichen, was für die Rolle entscheidend ist.
