Auf einen Blick
- Aufgaben: Leite ein Team von ML-Forschern und entwickle innovative Modelle für KI-Sicherheit.
- Unternehmen: LawZero, eine gemeinnützige Organisation für sichere KI-Systeme.
- Vorteile: Umfassende Gesundheitsleistungen, 20 Urlaubstage und 4% Arbeitgeberbeitrag zur Altersvorsorge.
- Weitere Informationen: Dynamisches Arbeitsumfeld im Herzen von Little Italy, Montreal.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der KI mit einem engagierten Team und bedeutenden Projekten.
- Qualifikationen: PhD in Informatik oder Mathematik, 10+ Jahre Erfahrung in ML/DL und Führungskompetenz.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 72000 - 88000 € pro Jahr.
We are seeking a Machine Learning (ML) Manager to join our growing team dedicated to a novel AI safety agenda.
In this role, you will join the group tasked with designing and implementing innovative ML models using the
Scientist AI approach developed by Yoshua Bengio.
As both a people manager and technical leader, you will guide research team members and spearhead complex projects within a matrix structure.
You will bridge the gap between cutting-edge scientific theory and large-scale engineering execution.
- People management
- Lead, mentor and inspire a team of mission-minded and highly skilled ML research scientists and engineers.
- Partner with other leaders and talent acquisition to scale the organization.
Drive technical hiring, active sourcing, interviewing, and onboarding to accelerate our research velocity.
- Coach technical team members to help them do their best work and develop new skills, while ensuring a high quality, supportive employee experience.
- Lead with humility to cultivate an inclusive, collaborative and intellectually rigorous environment.
- Display managerial courage as needed to continue fostering a healthy and productive work environment as we scale.
- Technical leadership
- Guide cross-functional project teams tackling complex, sometimes unchartered, scientific and engineering challenges within an evolving matrix structure.
- Manage and optimize research workflows to ensure rigorous, reproducible results at the frontier model scale.
- Advocate for our research agenda internally and externally, maintaining momentum to achieve breakthroughs and overcome complex technical roadblocks.
- Collaborate within and across projects, bridging theoretical concepts and advanced engineering.
- Required skills and qualifications
- Background & experience
- Ph D in a relevant field (e. g., Computer Science, Mathematics).
- 10+ years experience in machine learning / deep learning
- 5+ years experience leading projects and people
- Experience leading machine learning / deep learning research projects
- Experience in foundation models
- Role fit
- Strong alignment with Law Zero’s existing research agenda.
- Note: We highly recommend that interested candidates read into the
Scientist AI framework before confirming interest.
- Advanced oral and written communication skills, with the ability to translate complex scientific concepts for diverse audiences.
- Resilience and advanced problem-solving skills when facing ambiguous or unmapped technical challenges.
- Proven ability to push the boundaries of our research while fostering a sustainable, healthy work environment for your team.
What we offer
- The chance to contribute meaningfully to a globally critical initiative
- Comprehensive health benefits (including mental health and wellness management account)
- 20 days of vacation per year upon start
- Employer contribution of 4% to your retirement savings, with no required employee match
- Additional compensation totaling 8% of your salary to apply towards additional retirement savings or bonuses (independent of group and individual performance)
- A team of passionate world-class experts in their field
- A collaborative and inclusive work environment in our vibrant office space in the heart of Little Italy, in the trendy Mile-Ex district, close to public transportation
- About Law Zero
Law Zero is a non-profit organization committed to advancing research and creating technical solutions that enable safe-by-design AI systems.
Its scientific direction is based on new research and methods proposed by Professor Yoshua Bengio, the most cited AI researcher in the world.
Based in Montreal, Law Zero’s research aims to build non-agentic AI that learns primarily to understand the world rather than to act in it, giving truthful answers to questions based on transparent and externalized probabilistic reasoning.
Such AI systems could be used to accelerate scientific discovery, to provide oversight for agentic AI systems, and to advance the understanding of AI risks and how to avoid them.
Law Zero believes that AI should be cultivated as a global public good—developed and used safely towards human flourishing.
- For more information, visit www. lawzero. org
- You belong here
At Law Zero, diversity is important to us.
We value a work environment that is fair, open and respectful of differences.
We welcome applications from highly qualified individuals interested in working towards our mission in a respectful, inclusive and collaborative setting.
Your personal information will be collected and processed by Law Zero to evaluate your application for employment in compliance with our .
Under privacy laws in force in your country of residence, you may have several privacy rights, such as to request access to your personal information or to request that your personal information be rectified or erased.
Details on how you can exercise your rights can be found in our Privacy Policy.
Machine Learning Manager in Berlin Arbeitgeber: LawZero
LawZero ist ein hervorragender Arbeitgeber, der Ihnen die Möglichkeit bietet, an einer einzigartigen Mission zu arbeiten, die einen bedeutenden Einfluss auf die Entwicklung sicherer KI-Systeme hat. Mit umfassenden Gesundheitsleistungen, 20 Urlaubstagen pro Jahr und einem engagierten Team von Experten in einem kollaborativen und inklusiven Arbeitsumfeld im Herzen von Little Italy in Montreal, fördern wir nicht nur Ihre berufliche Entwicklung, sondern auch Ihr persönliches Wohlbefinden.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Machine Learning Manager in Berlin erhalten könntest
✨Engagier dich in Entwickler-Communities!
Lass uns mal ehrlich sein: In der Software-Entwicklung sind Netzwerke Gold wert! Tummel dich in GitHub-Projekten, nehme an lokalen Meetups oder Hackathons teil und vernetze dich mit anderen Entwicklern. So steigerst du nicht nur deine Sichtbarkeit, sondern lernst auch die neuesten Trends und Technologien kennen.
✨Zeig deine Fähigkeiten!
Erstelle ein Portfolio, das deine besten Projekte und Code-Examples zeigt. Nichts überzeugt mehr als ein praktischer Beweis deiner Skills. Das kann auch helfen, bei LawZero anzuklopfen, wenn du dich auf die Stelle als Machine Learning Manager bewirbst – so wissen sie gleich, was sie von dir erwarten können!
✨Nutze Jobplattformen speziell für Tech-Jobs!
Plattformen wie Stack Overflow Jobs oder AngelsList sind perfekte Orte, um Vollzeitstellen in der Software-Entwicklung zu finden. Hier sind viele tolle Unternehmen auf der Suche nach Talenten wie uns, also schau regelmäßig vorbei und bewirb dich direkt über die Website.
✨Such dir Mentoren und Feedback!
Hol dir Feedback von erfahrenen Entwicklern, die dir Tipps geben können, was Recruiter wirklich suchen. Ob über LinkedIn oder persönliche Kontakte: Menschen, die sich in der Branche auskennen, können enorm wertvoll sein, um dir zu helfen, dich optimal auf deine Bewerbung bei LawZero vorzubereiten!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Machine Learning Manager in Berlin mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Highlights deiner Coding-Skills:In der Software-Entwicklung kommt es auf konkrete Fähigkeiten an. Vergiss nicht, relevante Programmiersprachen und Frameworks in deinen Lebenslauf aufzunehmen. Zeig uns, was du kannst – vielleicht mit einem Link zu deinem GitHub-Profil oder einer Übersicht deiner Side Projects, die deine Programmierkenntnisse illustrieren.
Dokumentation deiner Erfolge:Gerade bei einer Vollzeitstelle in der Software-Entwicklung sind konkrete Ergebnisse Gold wert. Nenn uns Zahlen und Ergebnisse aus deinen vorherigen Projekten. Hast du den Code optimiert oder Systemfehler behoben? Solche Erfolge zeigen, dass du die Sprache der Entwickler sprichst und einen echten Mehrwert bringst.
Attraktive Projektbeschreibungen:Wenn du an Projekten gearbeitet hast, die hervorstechen, beschreibe sie ausführlich in deinem Lebenslauf. Was war das Problem, das du gelöst hast? Welche Technologien hast du eingesetzt? Das gibt uns einen klaren Einblick in deine Herangehensweise und Problemlösungsfähigkeiten.
Motivation zeigen:In deinem Anschreiben solltest du deine Motivation für die Stelle im Bereich Software-Entwicklung bei LawZero klar herausstellen. Warum sprichst gerade du die Anforderungen für diese Vollzeitrolle an? Mach deutlich, was dich an der Arbeit bei uns reizt und wie du über das rein Technische hinaus wachsen möchtest.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei LawZero vorbereitet
✨Technische Vorbereitung auf die Coding-Challenges
In der Software-Entwicklung sind technische Fragen oft ein zentraler Teil des Interviews. Macht euch mit Plattformen wie LeetCode oder HackerRank vertraut, um eure Problemlösungsfähigkeiten zu trainieren. Zeigt im Interview viel Selbstbewusstsein beim Erklären eurer Ansätze!
✨Das eigene Portfolio im besten Licht präsentieren
Stellt sicher, dass ihr ein aussagekräftiges Portfolio habt, das einige eurer besten Projekte zeigt. Seid bereit, darüber zu sprechen, was eure Rolle war, welche Technologien ihr verwendet habt und welche Herausforderungen es gab. Das gibt den Interviewern einen Einblick in eure praktische Erfahrung.
✨Teamfähigkeit und Kommunikation betonen
In einer Vollzeit-Position wird Kommunikation im Team sehr wichtig sein. Seid bereit, Beispiele aus der Vergangenheit zu teilen, in denen ihr effektiv im Team gearbeitet habt. Dies zeigt, dass ihr nicht nur technische Fähigkeiten habt, sondern auch gut ins Team passt.
✨Vorbereitung auf Fragen zur Software-Architektur
Bereitet euch darauf vor, Fragen zur Software-Architektur zu beantworten. Themen wie RESTful APIs, Microservices und Cloud-Architekturen können Teil eures Interviews sein. Zeigt euer Verständnis durch Diskussionen und Beispiele aus eurer bisherigen Arbeit oder Projekte.