Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle KI-gestützte Simulationen und arbeite an innovativen Projekten in der Ingenieurwissenschaft.
- Unternehmen: Mistral AI, ein dynamisches Unternehmen, das die Zukunft der KI gestaltet.
- Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, Aktienoptionen, Gesundheitsleistungen und hybride Arbeitsmodelle.
- Weitere Informationen: Vielfältige Karrieremöglichkeiten in einem kreativen und kollaborativen Umfeld.
- Warum dieser Job: Sei Teil eines Teams, das KI revolutioniert und echte Auswirkungen auf die Industrie hat.
- Qualifikationen: Doktortitel in Physik oder Ingenieurwesen und 5+ Jahre Branchenerfahrung.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Über Mistral
Bei Mistral AI glauben wir an die Kraft von KI, um Aufgaben zu vereinfachen, Zeit zu sparen und Lernen sowie Kreativität zu fördern. Unsere Technologie ist darauf ausgelegt, nahtlos in den Arbeitsalltag integriert zu werden. Wir demokratisieren KI durch leistungsstarke, optimierte, Open-Source- und hochmoderne Modelle, Produkte und Lösungen. Unsere umfassende KI-Plattform ist darauf ausgelegt, die Bedürfnisse von Unternehmen zu erfüllen, sei es vor Ort oder in Cloud-Umgebungen. Unsere Angebote umfassen le Chat, den KI-Assistenten für Leben und Arbeit. Wir sind ein dynamisches, kollaboratives Team, das leidenschaftlich an KI und ihrem Potenzial zur Transformation der Gesellschaft arbeitet. Unsere vielfältige Belegschaft gedeiht in wettbewerbsintensiven Umgebungen und ist bestrebt, Innovationen voranzutreiben. Unsere Teams sind zwischen Frankreich, USA, UK, Deutschland und Singapur verteilt. Wir sind kreativ, egoarm und teamorientiert. Schließen Sie sich uns an, um Teil eines Pionierunternehmens zu werden, das die Zukunft der KI gestaltet. Gemeinsam können wir einen bedeutenden Einfluss ausüben.
Über die Stelle
Mistral AI sucht angewandte Wissenschaftler mit tiefem Fachwissen und industrieller Expertise in Physik und Ingenieurwissenschaften, um an der Spitze der KI-unterstützten Simulation zu arbeiten. Sie werden mit Industriekunden und internen Forschungsteams zusammenarbeiten, um KI-Physikmodelle neben unseren bestehenden Angeboten von großen Sprachmodellen zu entwickeln und bereitzustellen. Sie werden über den gesamten Stack hinweg beitragen: Ihr tiefes Fachwissen nutzen, um komplexe Probleme zu verstehen, die mit fortschrittlicher KI angegangen werden. Hochwertige Simulationsdatensätze kuratieren, Modelle trainieren und bewerten sowie produktionsreife KI-Lösungen direkt an Ingenieurteams liefern. Zielbereiche sind computergestützte Strömungsmechanik, Strukturmechanik, Halbleiterdesign, Mehrphysikmodellierung und digitale Zwillinge. Durch die enge Zusammenarbeit mit Forschungs-, Produkt- und kundenorientierten Teams stellen Sie sicher, dass unsere Modelle den realen Ingenieurstandards entsprechen und nicht nur Benchmark-Metriken.
Was Sie tun werden
- Großangelegte Simulationskampagnen mit domänenspezifischen Lösern (z.B. OpenFOAM, ANSYS, COMSOL, Abaqus) entwerfen und durchführen
- Training von KI-Modellen auf Physikdaten durchführen, mit rigoroser Bewertung der Abdeckung, Genauigkeit und Qualität gemäß den Validierungsstandards der Branche
- Werkzeuge und Frameworks für die automatisierte Datensatzgenerierung, das Management von Simulationspipelines und die Modellbewertung erstellen
- Eng mit dem Wissenschafts-/Forschungsteam bei Trainingsläufen zusammenarbeiten und Fehlerursachen aufgrund von Datenlücken oder Architekturgrenzen diagnostizieren
- Forschungsprojekte und Kundenkommunikation mit Ingenieurteams verwalten
Über Sie
- Fließendes Englisch mit ausgezeichneten Kommunikationsfähigkeiten – in der Lage, technische Simulationskonzepte sowohl technischen als auch nicht-technischen Zuhörern zu erklären
- Sie haben einen Doktortitel in Physik oder Ingenieurwesen und mehr als 5 Jahre Berufserfahrung in einem relevanten Bereich. Sie arbeiten in einer Schlüsselindustrie: Automobil, Luft- und Raumfahrt oder Halbleiter und haben Interesse an maschinellem Lernen
- Selbstständig – Sie benötigen keine detaillierten Fahrpläne, um Fortschritte zu erzielen
- Egoarm, kollaborativ und lernbegierig an der Schnittstelle von Simulation und ML
- Nachweislicher Erfolg durch industrielle Projekte, akademische Arbeiten oder persönliche Projekte
Es wäre großartig, wenn Sie
- Eine tiefe Leidenschaft für maschinelles Lernen haben
- Industrielle oder akademische Erfahrung mit Simulationslösern (z.B. OpenFOAM, ANSYS, COMSOL, Abaqus oder gleichwertig) haben
- ML-Methoden auf Simulation oder Surrogatmodellierung angewendet haben
- Erfahrung mit der Automatisierung großangelegter Simulationskampagnen auf HPC-Clustern haben
- Zu einem großen Open-Source- oder Industrie-Codebeitrag geleistet haben
- Veröffentlichungen in Ingenieur- oder ML-Veranstaltungen (NeurIPS, ICLR usw.) haben
- Bestehenden Code verbessern möchten, indem Sie Tippfehler beheben, Tests hinzufügen und CI-Pipelines verbessern
Vorteile
Standorte: München, Paris, London, Amsterdam, Lausanne, Linz. Hybrides Arbeitsmodell.
Frankreich
- Wettbewerbsfähiges Gehalt und Eigenkapital
- Tägliche Essensgutscheine
- Monatlicher Beitrag zu einem Gympass-Abonnement
- Monatlicher Beitrag zu einem Mobilitätspass
- Vollständige Krankenversicherung für Sie und Ihre Familie
- Großzügige Elternzeitregelung
Vereinigtes Königreich
- Visumsponsoring
- Wettbewerbsfähiges Gehalt und Eigenkapital
- Krankenkasse
- Transporterstattung (Büroparkplatz oder £90/Monat für öffentliche Verkehrsmittel)
- £90/Monat Erstattung für Fitnessstudio-Mitgliedschaft
- £200/Monat Essenszulage
- Pensionsplan: SmartPension (5% Arbeitnehmer & 3% Arbeitgeber)
Applied Scientist / Domain Expert, AI4Engineering - EMEA Arbeitgeber: Mistral AI
Mistral AI ist ein hervorragender Arbeitgeber, der eine dynamische und kollaborative Arbeitsumgebung bietet, in der Innovation und Kreativität gefördert werden. Mit einem hybriden Arbeitsmodell und umfassenden Vorteilen wie Gesundheitsversorgung, Essensgutscheinen und einem großzügigen Elternzeitangebot unterstützt Mistral AI die persönliche und berufliche Entwicklung seiner Mitarbeiter. Die Möglichkeit, an der Spitze der KI-gestützten Simulation zu arbeiten und mit einem vielfältigen Team in einer der aufregendsten Städte Europas zusammenzuarbeiten, macht Mistral AI zu einem attraktiven Arbeitsplatz für Fachkräfte im Bereich Physik und Ingenieurwesen.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Applied Scientist / Domain Expert, AI4Engineering - EMEA 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 Mistral 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 Applied Scientist / Domain Expert, AI4Engineering - EMEA 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 Applied Scientist / Domain Expert, AI4Engineering - EMEA bei Mistral AI gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Mistral 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 Mistral AI entscheidend sein!
