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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und optimiere großangelegte ML-Systeme in einem innovativen Team.
- Arbeitgeber: Führendes Unternehmen im Bereich KI-Technologie mit kollaborativer Kultur.
- Mitarbeitervorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, Aktienoptionen, Gesundheitsversorgung und Fitnessstudio-Mitgliedschaften.
- Warum dieser Job: Arbeite an bahnbrechenden KI-Projekten und forme die Zukunft der Technologie.
- Gewünschte Qualifikationen: Mindestens 4 Jahre Erfahrung mit ML-Frameworks und ein Master oder PhD in Informatik.
- Andere Informationen: Dynamisches Umfeld mit hervorragenden Karrieremöglichkeiten.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 43200 - 72000 € pro Jahr.
Ein führendes KI-Technologieunternehmen sucht einen Forschungsingenieur für das Machine Learning-Team. Diese Rolle umfasst den Aufbau und die Optimierung von großangelegten ML-Systemen. Der ideale Kandidat sollte über mehr als 4 Jahre Erfahrung mit ML-Frameworks wie PyTorch oder TensorFlow sowie einen Master- oder Doktortitel in Informatik verfügen.
Das Unternehmen bietet wettbewerbsfähige Gehälter, Aktienoptionen und Leistungen, einschließlich Krankenversicherung und Fitnessstudio-Mitgliedschaften, und fördert ein kollaboratives und innovatives Arbeitsumfeld.
Remote ML Research Engineer for Large-Scale AI Arbeitgeber: Mistral AI
Kontaktperson:
Mistral AI HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Remote ML Research Engineer for Large-Scale AI
✨Tipp Nummer 1
Netzwerken ist der Schlüssel! Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit anderen Fachleuten in der KI-Branche in Kontakt zu treten. Lass uns gemeinsam Verbindungen aufbauen und vielleicht sogar Empfehlungen erhalten.
✨Tipp Nummer 2
Bereite dich auf technische Interviews vor! Übe Coding-Challenges und ML-spezifische Fragen, um dein Wissen über PyTorch und TensorFlow zu zeigen. Wir können dir helfen, die besten Ressourcen zu finden, um dich optimal vorzubereiten.
✨Tipp Nummer 3
Zeige deine Projekte! Wenn du an spannenden ML-Projekten gearbeitet hast, präsentiere sie in deinem Portfolio oder auf GitHub. Lass uns zusammenarbeiten, um deine Arbeiten ins beste Licht zu rücken.
✨Tipp Nummer 4
Bewirb dich direkt über unsere Website! So kannst du sicherstellen, dass deine Bewerbung die richtige Aufmerksamkeit erhält. Wir freuen uns darauf, dich in unserem Team willkommen zu heißen!
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Remote ML Research Engineer for Large-Scale AI
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Mach deine Hausaufgaben!: Bevor du deine Bewerbung schreibst, schau dir unsere Website genau an. Verstehe, was wir tun und wie du dazu beitragen kannst. Das zeigt uns, dass du wirklich interessiert bist!
Sei konkret!: Wenn du über deine Erfahrungen sprichst, sei so konkret wie möglich. Nenne Beispiele aus deinen 4+ Jahren mit ML-Frameworks wie PyTorch oder TensorFlow. Das hilft uns, deine Fähigkeiten besser einzuschätzen.
Zeig deine Leidenschaft!: Wir suchen nach Leuten, die für Machine Learning brennen. Teile in deinem Anschreiben, warum du dich für diesen Bereich begeisterst und was dich motiviert, bei uns zu arbeiten.
Korrekturlesen nicht vergessen!: Bevor du deine Bewerbung abschickst, lies sie dir nochmal durch oder lass jemand anderen drüber schauen. Rechtschreibfehler können einen schlechten Eindruck hinterlassen. Wir wollen das Beste von dir sehen!
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Mistral AI vorbereitest
✨Verstehe die ML-Frameworks
Mach dich mit den neuesten Entwicklungen in PyTorch und TensorFlow vertraut. Sei bereit, spezifische Beispiele aus deiner Erfahrung zu nennen, wie du diese Frameworks genutzt hast, um große ML-Systeme zu bauen oder zu optimieren.
✨Bereite dich auf technische Fragen vor
Erwarte tiefgehende technische Fragen zu Machine Learning Algorithmen und deren Implementierung. Übe, komplexe Konzepte einfach zu erklären, damit du dein Wissen klar und verständlich präsentieren kannst.
✨Zeige deine Problemlösungsfähigkeiten
Bereite dich darauf vor, konkrete Herausforderungen zu diskutieren, die du in früheren Projekten gemeistert hast. Erkläre, wie du an Probleme herangegangen bist und welche Lösungen du gefunden hast, um die Effizienz von ML-Systemen zu steigern.
✨Kulturelle Passung und Teamarbeit
Informiere dich über die Unternehmenskultur und die Werte des Unternehmens. Sei bereit, darüber zu sprechen, wie du in einem kollaborativen Umfeld arbeitest und wie du Innovationen förderst, um das Team zu unterstützen.
