Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle innovative Machine Learning Modelle für die Materialwissenschaft und beschleunige wissenschaftliche Entdeckungen.
- Unternehmen: Microsoft Research mit einer Kultur der Zusammenarbeit und Innovation.
- Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, flexible Arbeitszeiten und Zugang zu erstklassigen Ressourcen.
- Weitere Informationen: Dynamisches, interdisziplinäres Team mit hervorragenden Entwicklungsmöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft des Materialdesigns und arbeite an bahnbrechenden Projekten.
- Qualifikationen: PhD in Informatik oder verwandten Bereichen und Erfahrung in der Veröffentlichung von Forschungsergebnissen.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 45000 - 65000 € pro Jahr.
Microsoft Research AI for Science sucht einen talentierten Machine Learning Forscher, um unsere Mission der Beschleunigung wissenschaftlicher Entdeckungen durch KI zu unterstützen. Im Materials-Team entwickeln wir nächste Generation grundlegender KI-Fähigkeiten, um das Design neuartiger Materialien mit industrieller Wirkung zu beschleunigen. Diese 2-jährige Residenzposition ist eine außergewöhnliche Gelegenheit, zu unserem ehrgeizigen Forschungsprogramm 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.
Verantwortlichkeiten:
- Führen Sie eine ehrgeizige, hochwirksame Forschungsagenda im Bereich Machine Learning für Materialien.
- Entwickeln Sie effiziente und ausdrucksstarke Machine Learning Modelle, die grundlegende Probleme der Materialwissenschaft ansprechen.
- Arbeiten Sie mit Fachexperten zusammen, um realistische Machine Learning Metriken und Benchmarks zu entwickeln.
- Bereiten Sie technische Papiere und Präsentationen vor.
- Tragen Sie zum Aufbau einer großangelegten Infrastruktur für Datengenerierung, Modelltraining und Inferenz bei.
- Bleiben Sie über die neuesten Entwicklungen im Feld informiert.
Qualifikationen:
- PhD in Informatik, Machine Learning, computergestützter Materialwissenschaft, Physik 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 mit generativen Modellen.
- Erfahrung mit (Material-)Wissenschaftsproblemen.
- Erfahrung mit agentengetriebenen Forschungs- und Codeentwicklungen.
Diese Position wird mindestens 5 Tage lang offen sein, wobei Bewerbungen fortlaufend angenommen werden, bis die Position besetzt ist. Microsoft ist ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit bietet. Alle qualifizierten Bewerber erhalten unabhängig von Alter, Abstammung, Staatsbürgerschaft, Hautfarbe, Familien- oder medizinischen Pflegeurlaub, Geschlechtsidentität oder -ausdruck, genetischen Informationen, Einwanderungsstatus, Familienstand, medizinischem Zustand, nationaler Herkunft, körperlicher oder geistiger Behinderung, politischer Zugehörigkeit, geschütztem Veteranen- oder Militärstatus, Rasse, Ethnie, 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 Residency - Machine Learning Resident Arbeitgeber: Microsoft
Microsoft Research AI for Science bietet eine herausragende Gelegenheit für talentierte Forscher im Bereich maschinelles Lernen, um an der Schnittstelle von Wissenschaft und Technologie zu arbeiten. Unsere Kultur fördert ein Wachstumsmindset und die Zusammenarbeit in einem interdisziplinären Team, das sich leidenschaftlich für die Beschleunigung wissenschaftlicher Entdeckungen einsetzt. Mit umfangreichen Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung und einem inspirierenden Arbeitsumfeld in einer der innovativsten Städte der Welt ist Microsoft ein ausgezeichneter Arbeitgeber für alle, die einen bedeutenden Beitrag zur Zukunft des Materialdesigns leisten möchten.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so AI for Science Residency - Machine Learning Resident erhalten könnten
✨Netzwerken, Netzwerken, Netzwerken!
Nutze jede Gelegenheit, um mit Leuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Besuche Konferenzen, Workshops oder Meetups und sprich mit anderen Forschern und Fachleuten. Oft sind es persönliche Kontakte, die dir den entscheidenden Vorteil bei der Jobsuche verschaffen.
✨Sei proaktiv!
Warte nicht darauf, dass Stellenanzeigen veröffentlicht werden. Kontaktiere direkt Teams oder Personen, die dich interessieren, und frage nach möglichen Möglichkeiten. Zeige dein Interesse und deine Begeisterung für ihre Arbeit – das kann Türen öffnen!
✨Präsentiere deine Projekte!
Stelle sicher, dass du deine bisherigen Arbeiten und Projekte gut präsentieren kannst. Erstelle ein Portfolio oder eine Webseite, auf der du deine Forschungsergebnisse und Erfolge zeigst. Das hilft, dich von anderen Bewerbern abzuheben und zeigt deine Fähigkeiten.
✨Bewirb dich über unsere Website!
Wenn du an der AI for Science Residency interessiert bist, bewirb dich direkt über unsere Website. So stellst du sicher, dass deine Bewerbung die richtige Aufmerksamkeit erhält und du alle Informationen direkt von der Quelle bekommst.
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um AI for Science Residency - Machine Learning Resident mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Mach deine Bewerbung persönlich:Zeig uns, wer du wirklich bist! Verwende eine persönliche Ansprache und erzähle uns von deinen Erfahrungen und deiner Leidenschaft für maschinelles Lernen. Das macht deine Bewerbung einzigartig und unvergesslich.
Betone deine Forschungserfahrung:Da wir nach jemandem suchen, der in der Forschung glänzt, solltest du deine bisherigen Projekte und Veröffentlichungen hervorheben. Erzähl uns von den Herausforderungen, die du gemeistert hast, und den Ergebnissen, die du erzielt hast.
Sei klar und präzise:Vermeide es, zu technisch oder ausschweifend zu werden. Halte deine Sätze kurz und prägnant, damit wir schnell verstehen, was du sagen möchtest. Klarheit ist der Schlüssel!
Bewirb dich über unsere Website:Wir empfehlen dir, deine Bewerbung direkt über unsere Website einzureichen. So stellst du sicher, dass alles reibungslos läuft und wir deine Unterlagen schnell bearbeiten können. Wir freuen uns auf deine Bewerbung!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Microsoft vorbereitet
✨Verstehe die Mission von Microsoft Research
Mach dich mit der Mission von Microsoft Research vertraut, insbesondere im Bereich AI for Science. Zeige im Interview, dass du die Bedeutung von KI in der Materialwissenschaft verstehst und wie deine Fähigkeiten dazu beitragen können, wissenschaftliche Entdeckungen zu beschleunigen.
✨Bereite technische Beispiele vor
Sei bereit, konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Forschung oder Projekten zu präsentieren, die deine Fähigkeiten in der Entwicklung von maschinellen Lernmodellen zeigen. Betone, wie du komplexe Probleme gelöst hast und welche Ergebnisse du erzielt hast.
✨Kommunikation ist der Schlüssel
Da du in einem interdisziplinären Team arbeiten wirst, ist es wichtig, technische Konzepte klar und verständlich zu kommunizieren. Übe, wie du deine Ideen auch Nicht-Experten vermitteln kannst, um zu zeigen, dass du in der Lage bist, effektiv im Team zu arbeiten.
✨Bleib auf dem neuesten Stand
Informiere dich über die neuesten Entwicklungen im Bereich maschinelles Lernen und Materialwissenschaften. Sei bereit, im Interview über aktuelle Trends und Technologien zu sprechen und wie diese in deine zukünftige Arbeit einfließen könnten.
