Auf einen Blick
- Aufgaben: Verbessere Kapa's KI-Fähigkeiten zur Beantwortung komplexer technischer Fragen.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen, das technische Kenntnisse durch KI-Assistenten zugänglich macht.
- Vorteile: Flexibles Arbeiten, wettbewerbsfähiges Gehalt und die Möglichkeit zur beruflichen Weiterentwicklung.
- Weitere Informationen: Remote-Arbeit innerhalb Europas und ein dynamisches Team.
- Warum dieser Job: Arbeite an spannenden Herausforderungen im Bereich maschinelles Lernen und KI-Forschung.
- Qualifikationen: Master/PhD in Informatik oder verwandten Bereichen und Erfahrung mit LLMs.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 45000 - 65000 € pro Jahr.
Kapa macht technisches Wissen durch KI-Assistenten sofort zugänglich. Als Research Engineer werden Sie daran arbeiten, Kapa's Fähigkeit zu verbessern, schwierigere technische Fragen zu beantworten.
Die folgenden Herausforderungen sollten Sie begeistern:
- Bewertung eines RAG-Systems in der Produktion ohne gekennzeichnete Daten.
- Erstellung Ihres eigenen Benchmarks von Grund auf.
- Aufbau eines agentischen Abrufsystems, das beurteilen kann, wann es schnell sein sollte und wann es mehr Zeit in Anspruch nehmen sollte.
- Feinabstimmung von Embeddings oder Neuordnung von Modellen.
Um diese Herausforderungen zu lösen, werden Sie:
- Direkt mit dem Gründungsteam und unseren Software-Ingenieuren zusammenarbeiten.
- Die neuesten Entwicklungen in diesem Bereich verfolgen und sehen, wie sie angewendet werden können.
- Experimente entwerfen und durchführen.
Sie könnten gut passen, wenn Sie:
- Ein Master-/Doktortitel in Informatik, Maschinenlernen, Mathematik, Statistik oder einem verwandten Bereich haben.
- Ein detailliertes Verständnis von maschinellem Lernen, tiefem Lernen (einschließlich LLMs) und natürlicher Sprachverarbeitung besitzen.
- Praktische Erfahrung im Training, der Feinabstimmung und dem Einsatz großer Sprachmodelle haben.
- Vorherige Erfahrung mit Vektordatenbanken, Suchindizes oder anderen Datenspeichern für Such- und Abrufanwendungen haben.
- Signifikante Erfahrung im Aufbau von Bewertungssystemen für LLMs oder Suche haben.
- Vertrautheit mit verschiedenen Techniken der Informationsbeschaffung, wie lexikalischer Suche und dichter Vektorsuche haben.
- Die Fähigkeit besitzen, effektiv in einer schnelllebigen Umgebung zu arbeiten, in der Dinge manchmal vage definiert sind.
- Mehr über die Forschung im Bereich maschinelles Lernen lernen möchten.
Dies ist weder eine erschöpfende noch notwendige Liste von Attributen. Selbst wenn keines dieser Merkmale auf Sie zutrifft, aber Sie glauben, dass Sie zu kapa.ai beitragen können, zögern Sie bitte nicht, sich zu melden.
Standort: Remote innerhalb Europas. Wir sind ein verteiltes Team und begrüßen Bewerber aus ganz Europa. Wir haben auch ein Büro in Kopenhagen für diejenigen, die es vorziehen, vor Ort oder hybrid zu arbeiten.
Research Engineer, Applied AI Arbeitgeber: kapa.ai
Kapa ist ein hervorragender Arbeitgeber, der eine dynamische und innovative Arbeitsumgebung bietet, in der technische Expertise durch KI-Assistenten zugänglich gemacht wird. Als Research Engineer im Bereich Applied AI haben Sie die Möglichkeit, direkt mit dem Gründungsteam zusammenzuarbeiten und an spannenden Herausforderungen in einem flexiblen, remote-freundlichen Umfeld zu arbeiten, das die persönliche und berufliche Weiterentwicklung fördert. Die Unternehmenskultur legt Wert auf Zusammenarbeit und kontinuierliches Lernen, während die Option auf ein hybrides Arbeitsmodell in Kopenhagen zusätzlichen Komfort bietet.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Research Engineer, Applied AI erhalten könnten
✨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 kapa.ai 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 Engineer, Applied AI 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 Engineer, Applied AI bei kapa.ai gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei kapa.ai 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 kapa.ai entscheidend sein!
