Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle innovative Machine Learning Modelle für die Materialwissenschaft.
- Unternehmen: Microsoft Research mit Fokus auf wissenschaftliche Entdeckungen durch KI.
- Vorteile: Praktische Erfahrung, Networking-Möglichkeiten und ein kreatives Arbeitsumfeld.
- Weitere Informationen: Interdisziplinäres Team mit exzellenten Wachstumschancen.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Materialentwicklung und arbeite an bahnbrechenden Projekten.
- Qualifikationen: Eingeschrieben in Master- oder PhD-Programm in relevanten Bereichen.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 13 - 16 € pro Stunde.
Microsoft Research AI for Science sucht einen talentierten Machine Learning Forscher, um unsere Mission der Beschleunigung wissenschaftlicher Entdeckungen durch KI im Rahmen eines Praktikums zu unterstützen. Im Materials-Team entwickeln wir nächste Generation grundlegender KI-Fähigkeiten, um das Design neuartiger Materialien mit industrieller Wirkung zu beschleunigen. Dieses Praktikum ist eine außergewöhnliche Gelegenheit, zu unserer ehrgeizigen Forschungsagenda beizutragen, indem effiziente und ausdrucksstarke Machine Learning Modelle für Materialien entwickelt werden. Sie werden mit einem hochgradig kollaborativen, interdisziplinären und vielfältigen Team von Forschern, Ingenieuren und Wissenschaftlern zusammenarbeiten, um die nächste Generation von Machine Learning Modellen für das Materialdesign zu entwickeln und umzusetzen.
Standort: Berlin, Deutschland, Dauer: 16 Wochen
Verantwortlichkeiten:- Beitrag zu und Leitung einer ehrgeizigen, hochwirksamen Forschungsagenda im Bereich Machine Learning für Materialien.
- Entwicklung effizienter und ausdrucksstarker Machine Learning Modelle, die grundlegende Probleme der Materialwissenschaft ansprechen.
- Zusammenarbeit mit Fachexperten zur Entwicklung realistischer Machine Learning Metriken und Benchmarks.
- Vorbereitung technischer Arbeiten und Präsentationen.
- Erforderliche/Minimale Qualifikationen: Derzeit eingeschrieben in einem Master- oder PhD-Programm in Informatik, Machine Learning, computergestützter Materialwissenschaft oder einem verwandten Bereich.
- Nachweisbare Publikationen auf erstklassigen Konferenzen oder in Fachzeitschriften (z.B. NeurIPS, ICML, ICLR, Nature/Science oder relevanten Unterzeitschriften).
- Starke Programmierfähigkeiten und Kenntnisse in der kollaborativen Code-Entwicklung.
- Fähigkeit, schnell zwischen Ideenfindung, Implementierung und Bewertung neuer Forschungsideen zu iterieren.
- Fähigkeit, in einem interdisziplinären, kollaborativen Umfeld zu arbeiten, durch effektive Kommunikation technischer Konzepte an Nicht-Experten aus verschiedenen technischen Hintergründen.
- Bevorzugte/Zusätzliche Qualifikationen: Erfahrung in der Arbeit mit generativen Modellen.
- Erfahrung in der Bearbeitung von (Material-)Wissenschaftsproblemen.
- Erfahrung mit agentengestützter Forschung und Code-Entwicklung.
Diese Position wird mindestens 5 Tage lang offen sein, Bewerbungen werden fortlaufend angenommen, bis die Position besetzt ist. Microsoft ist ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit bietet. Alle qualifizierten Bewerber erhalten unabhängig von Alter, Abstammung, Staatsbürgerschaft, Hautfarbe, Familien- oder medizinischem Pflegeurlaub, Geschlechtsidentität oder -ausdruck, genetischen Informationen, Einwanderungsstatus, Familienstand, medizinischem Zustand, nationaler Herkunft, körperlicher oder geistiger Behinderung, politischer Zugehörigkeit, geschütztem Veteranen- oder Militärstatus, Rasse, Ethnizität, Religion, Geschlecht (einschließlich Schwangerschaft), sexueller Orientierung oder einer anderen durch geltende lokale Gesetze, Vorschriften und Verordnungen geschützten Eigenschaft Berücksichtigung für eine Anstellung. Wenn Sie Unterstützung bei religiösen Unterkünften und/oder einer angemessenen Unterkunft aufgrund einer Behinderung während des Bewerbungsprozesses benötigen, lesen Sie mehr über die Beantragung von Unterkünften.
AI for Science Internship - Machine Learning Intern Arbeitgeber: Microsoft
Microsoft Research AI for Science bietet eine herausragende Gelegenheit für Praktikanten, die an der Schnittstelle von KI und Materialwissenschaften arbeiten möchten. In einem dynamischen und interdisziplinären Team in Berlin fördern wir eine Kultur des Wachstums und der Zusammenarbeit, die es Ihnen ermöglicht, Ihre Fähigkeiten zu entwickeln und bedeutende Beiträge zur wissenschaftlichen Entdeckung zu leisten. Unsere engagierte Mission, jeden Menschen und jede Organisation zu ermächtigen, wird durch ein unterstützendes Arbeitsumfeld und vielfältige Entwicklungsmöglichkeiten ergänzt.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so AI for Science Internship - Machine Learning Intern erhalten könnten
✨Netzwerken ist der Schlüssel
Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit Fachleuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Stell Fragen, teile deine Interessen und zeige dein Engagement für das Thema – so bleibst du im Gedächtnis!
✨Sei proaktiv bei der Kontaktaufnahme
Wenn du eine interessante Stelle siehst, zögere nicht, direkt die Ansprechpartner zu kontaktieren. Frag nach dem Bewerbungsprozess oder zeig einfach dein Interesse an der Position. Das kann einen großen Unterschied machen!
✨Bereite dich auf Interviews vor
Mach dir Gedanken über mögliche Fragen, die dir gestellt werden könnten, und übe deine Antworten. Zeige, dass du nicht nur die technischen Fähigkeiten hast, sondern auch gut ins Team passt!
✨Bewirb dich über unsere Website
Vergiss nicht, dich direkt über unsere Website zu bewerben! So stellst du sicher, dass deine Bewerbung die richtige Aufmerksamkeit bekommt und du alle Informationen zur Stelle direkt erhältst.
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um AI for Science Internship - Machine Learning Intern mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Sei authentisch!:Zeig uns, wer du wirklich bist! Deine Persönlichkeit und Leidenschaft für Machine Learning sollten in deiner Bewerbung deutlich werden. Lass uns wissen, warum du dich für diese Position interessierst und was dich motiviert.
Betone deine Erfahrungen:Hebe deine bisherigen Erfahrungen hervor, die relevant für die Stelle sind. Wenn du an Projekten gearbeitet hast, die mit generativen Modellen oder Materialwissenschaften zu tun haben, erzähl uns davon! Zeige uns, wie du zur Entwicklung effizienter Modelle beitragen kannst.
Technische Fähigkeiten im Fokus:Stelle sicher, dass du deine Programmierkenntnisse und Erfahrungen in der kollaborativen Code-Entwicklung klar darstellst. Wir suchen nach jemandem, der schnell zwischen Ideenfindung, Implementierung und Evaluierung wechseln kann – also zeig uns, was du drauf hast!
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 die bestmögliche Chance auf ein Interview bekommst. Wir freuen uns darauf, von dir zu hören!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Microsoft vorbereitet
✨Mach dich mit der Forschung vertraut
Informiere dich über die aktuellen Projekte und Technologien, die im Bereich Machine Learning für Materialien verwendet werden. Lies die neuesten Veröffentlichungen von Microsoft Research und anderen relevanten Quellen, um ein Gefühl für die Herausforderungen und Trends in diesem Bereich zu bekommen.
✨Bereite deine technischen Fähigkeiten vor
Stelle sicher, dass du deine Programmierkenntnisse auffrischst, insbesondere in den Sprachen und Tools, die in der Stellenbeschreibung erwähnt werden. Übe das Schreiben von Code und das Arbeiten an Projekten, die generative Modelle oder Materialwissenschaften betreffen, um konkrete Beispiele für deine Fähigkeiten zu haben.
✨Kommunikation ist der Schlüssel
Da du in einem interdisziplinären Team arbeiten wirst, ist es wichtig, technische Konzepte klar und verständlich zu kommunizieren. Übe, komplexe Ideen einfach zu erklären, damit auch Nicht-Experten folgen können. Das zeigt, dass du nicht nur technisch versiert bist, sondern auch gut im Team arbeiten kannst.
✨Fragen vorbereiten
Bereite einige durchdachte Fragen vor, die du während des Interviews stellen kannst. Diese könnten sich auf die Forschungsagenda, die Teamdynamik oder spezifische Projekte beziehen. Das zeigt dein Interesse und Engagement für die Position und hilft dir, mehr über die Unternehmenskultur zu erfahren.
