A Scientific Collaborator in the area of Machine Learning and NLP in financial industry

Die Hochschule für Angewandte Wissenschaften und Kunst der Südschweiz (SUPSI) lädt zur Bewerbung für eine Stelle als wissenschaftlicher Mitarbeiter im Bereich Deep Learning und/oder NLP am Dalle Molle Institute for Artificial Intelligence (IDSIA USI-SUPSI) innerhalb des Departements für Innovative Technologien (DTI) in Lugano ein. Der Beschäftigungsgrad beträgt 100%, mit einem Vertrag, der am oder an einem einvernehmlich vereinbarten Datum beginnt.

Duties and responsibilities

Der ausgewählte Kandidat führt fortgeschrittene Forschungen im Bereich Machine Learning durch, mit einem Fokus auf natürliche Sprachverarbeitung (NLP) und Deep Learning-Anwendungen für die Finanzindustrie. Der erfolgreiche Kandidat wird innerhalb eines F&E-Teams zusammenarbeiten, das die Entwicklung von Deep Learning-Anwendungen für die Finanzindustrie zum Ziel hat, in enger Zusammenarbeit mit anderen Machine Learning-Ingenieuren, Forschern und Industriepartnern.

Der Kandidat wird:

• Deep Learning-Systeme im Kontext der Finanzindustrie entwickeln und implementieren.
• In F&E-Teams zusammenarbeiten, um Projekte im Zusammenhang mit der Finanzindustrie auszuführen.
• Mit interdisziplinären Teams zusammenarbeiten, um NLP- und Deep Learning-Technologien in praktische Anwendungen zu integrieren.
• KI-Systeme prototypisieren, indem er moderne Techniken in Deep Learning, Transformers, Large Language Models (LLM), KI-Agenten und Feinabstimmung von KI-Modellen anwendet.
• Datenanalysen und Berichterstattung unter Verwendung von Data Science-Techniken und -Methoden durchführen.

Requirements

• Master-Abschluss in Computer Engineering, Machine Learning Engineering oder gleichwertigem Hintergrund.
• Tiefgehende Kenntnisse in Programmiersprachen und Skriptsprachen wie Python und Bash.
• Erfahrung mit modernen ML-Tools.
• Erfahrung mit Deep Learning-Bibliotheken (z.B. PyTorch), Pandas und NumPy.
• Gute zwischenmenschliche Fähigkeiten und die Fähigkeit, sowohl autonom als auch in Gruppen in einem zielorientierten Umfeld zu arbeiten.
• Gute organisatorische und problemlösende Fähigkeiten.
• Gute Kenntnisse in gesprochenem und geschriebenem Englisch und Italienisch.
• Der Kandidat sollte zu den besten 10 % der Master-Absolventen seiner Universität gehören.

Preferred Qualifications

• Umfangreiche Erfahrung mit Deep Learning, insbesondere im Kontext von LLMs.
• Erfahrung mit Reinforcement Learning, insbesondere im Kontext von LLMs.
• Erfahrung mit relationalen Datenbanken (z.B. MariaDB, PostgreSQL), NoSQL-Datenbanken (z.B. MongoDB), Graphdatenbanken (z.B. Ne4J).
• Erfahrung in der Nutzung von Containerisierungstools (z.B. Docker, Apptainer).
• Erfahrung mit CI/CD-Tools (z.B. GitLab CI/CD, GitHub Actions).
• Kenntnisse über Softwarearchitekturen wie Microservices, verteilte Systeme, Webdienste, REST APIs.
• Entwicklung von KI-Agenten.

Desired but not strictly required

• Erfahrung in der Arbeit und/oder Forschung im Finanzkontext.
• Forschungserfahrung.
• Doktorat in Machine Learning oder gleichwertig.
• Erfahrung mit HPC-Cluster-Computern.
• Kenntnisse in zusätzlichen Sprachen wie Java, C++, Rust, R.
• Kenntnisse über DevOps- und MLOps-Methoden.
• Kenntnisse einer zweiten Landessprache.

What SUPSI Offers

• Attraktives Gehalt, das den Schweizer Standards und der Erfahrung des Kandidaten entspricht.
• Ein internationales Arbeitsumfeld mit hochkarätigen akademischen und industriellen Kooperationen.
• Teilnahme an bahnbrechender Forschung, um erstklassige Forschungspartner in der Finanzindustrie voranzubringen.
• Keine Verpflichtung zu lehren oder an der Universitätsverwaltung teilzunehmen.
• Ausreichend Zeit, um Forschungsarbeiten in Zusammenarbeit und Veröffentlichung zu verfolgen.

Application Process

Bewerbungen werden nur berücksichtigt, wenn sie elektronisch über das dafür vorgesehene Bewerbungsformular eingereicht werden. Die folgenden Dokumente, die in Englisch verfasst sind, müssen beigefügt werden:

• Motivationsschreiben, einschließlich einer kurzen Beschreibung der bisherigen Erfahrungen (1-2 Seiten).
• Namen und E-Mail-Adressen von drei Referenzkontakten.

Unvollständige Bewerbungen, solche, die an falsche Adressen gesendet werden, oder solche, die nach der Frist eingehen, werden nicht berücksichtigt. Neben den erforderlichen Bewerbungsunterlagen können später weitere Dokumente (wie ein Strafregisterauszug oder eine Kopie eines Ausweisdokuments) angefordert werden.