Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle KI-gestützte Simulationen und arbeite an innovativen Projekten mit führenden Unternehmen.
- Unternehmen: Mistral, ein dynamisches Unternehmen für KI-Lösungen mit einem kreativen Team.
- Vorteile: Umfassende Sozialleistungen, flexible Arbeitszeiten und Unterstützung für deine persönliche Entwicklung.
- Weitere Informationen: Wachse in einem kollaborativen Umfeld mit großartigen Karrierechancen.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Technik mit KI und setze deine Ideen in die Tat um.
- Qualifikationen: PhD oder Master in KI oder Ingenieurwissenschaften und Erfahrung mit Deep Learning.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Über Mistral
Mistral bietet Full-Stack-AI-Lösungen: von Frontier-Modellen bis hin zu Entwickler-Tools, Anwendungen und Rechenleistung. Wir arbeiten mit Unternehmen zusammen, die die schwierigsten Probleme in hochriskanten Branchen wie Finanzen, Fertigung, Verteidigung, Gesundheitswesen und dem öffentlichen Sektor angehen, und entwickeln maßgeschneiderte AI-Systeme, die sie nach ihren eigenen Bedingungen betreiben können. Unser dynamisches, kollaboratives Team ist leidenschaftlich an AI und ihrem Potenzial interessiert, die Gesellschaft zu transformieren. Unsere vielfältige Belegschaft gedeiht in wettbewerbsintensiven Umgebungen und ist bestrebt, Innovationen voranzutreiben. Unsere Teams sind zwischen Europa, Nordamerika, Asien und dem Nahen Osten verteilt. Wir sind kreativ, egoarm und teamorientiert.
Die Rolle
Mistral AI sucht angewandte Wissenschaftler mit tiefem Fachwissen in Ingenieurwissenschaften, um an der Spitze der AI-beschleunigten Simulation zu arbeiten. Sie werden mit industriellen Kunden und internen Forschungsteams zusammenarbeiten, um AI-Physikmodelle neben unseren bestehenden Angeboten von großen Sprachmodellen (LLMs) zu erstellen und bereitzustellen. Sie werden über den gesamten Stack hinweg beitragen: Hochwertige Simulationsdatensätze kuratieren, Modelle trainieren und bewerten sowie produktionsreife AI-Lösungen direkt an Ingenieurteams liefern. Zielbereiche umfassen rechnergestützte Fluiddynamik, Strukturmechanik, Halbleiterdesign, Mehrphysikmodellierung und digitale Zwillinge. Durch die Zusammenarbeit mit Forschungs-, Produkt- und kundenorientierten Teams stellen Sie sicher, dass unsere Modelle den realen Ingenieurstandards entsprechen – nicht nur Benchmark-Metriken.
Was Sie tun werden
- Großangelegte Simulationskampagnen mit domänenspezifischen Lösern (z.B. OpenFOAM, ANSYS, COMSOL, Abaqus) entwerfen und durchführen
- Training von AI-Modellen auf Physikdaten durchführen, mit rigoroser Bewertung von Abdeckung, Genauigkeit und Qualität gemäß den Validierungsstandards der Branche
- Werkzeuge und Frameworks für die automatisierte Datensatzgenerierung, das Management von Simulationspipelines und die Modellevaluation entwickeln
- Agenten und RAG entwickeln, die LLMs mit Ingenieursimulations-Workflows integrieren
- Eng mit dem Wissenschafts-/Forschungsteam bei Trainingsläufen zusammenarbeiten und Fehlerursachen aufgrund von Datenlücken oder Architekturgrenzen diagnostizieren
- Forschungsprojekte und Kundenkommunikation mit Ingenieurteams verwalten
Was wir suchen
- Fließendes Englisch mit ausgezeichneten Kommunikationsfähigkeiten - in der Lage, technische Simulationskonzepte sowohl technischen als auch nicht-technischen Zielgruppen zu erklären
- PhD oder Master in AI oder Ingenieurwissenschaften: Maschinenbau, Elektrotechnik, rechnergestützte Fluiddynamik, Strukturmechanik, Halbleitertechnik oder einem verwandten Bereich. Ein solides Verständnis von Deep Learning und Ingenieur- oder Physikkenntnissen ist ein Muss.
- Vertrautheit mit PyTorch oder JAX zur Implementierung und zum Training von Modellen
- Sie schreiben sauberen, lesbaren Python-Code und sind in Linux/HPC-Umgebungen vertraut
- Selbstständig - Sie benötigen keine detaillierten Fahrpläne, um Fortschritte zu erzielen
- Egoarm, kollaborativ und bereit zu lernen an der Schnittstelle von Simulation und ML
- Nachgewiesener Erfolg durch industrielle Projekte, akademische Arbeiten oder persönliche Projekte
Es wäre großartig, wenn Sie
- 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
- Lieben, bestehenden Code zu verbessern, indem Sie Tippfehler beheben, Tests hinzufügen und CI-Pipelines verbessern
Was wir anbieten
Wir bieten ein umfassendes Leistungspaket, das darauf ausgelegt ist, Ihr Wohlbefinden, Wachstum und Ihre Work-Life-Balance zu unterstützen. Die Leistungen variieren je nach Land und können Krankenversicherung, Elternzeit, Altersvorsorge, Umzugshilfe, Wellness-Programme, Essens- und Transportzulagen sowie andere standortspezifische Vorteile umfassen. Für die aktuellsten Informationen zu den in Ihrem Standort verfügbaren Leistungen besuchen Sie bitte unsere Seite zu den Vorteilen.
Datenschutzrichtlinie
Ihre Privatsphäre ist uns wichtig. Sie können mehr darüber erfahren, wie wir Ihre persönlichen Daten in unserer Datenschutzrichtlinie für Bewerber behandeln.
Applied Scientist / Research Engineer, AI4Engineering Arbeitgeber: Mistral
Mistral AI ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern die Möglichkeit bietet, an der Spitze der KI-Technologie zu arbeiten und dabei einen echten Einfluss auf Unternehmen und die Gesellschaft auszuüben. Mit einem dynamischen und kollaborativen Team fördern wir eine Kultur des Wachstums und der Innovation, unterstützt durch umfassende Benefits wie wettbewerbsfähige Gehälter, großzügige Essenszulagen und umfassende Gesundheitsleistungen. Unsere Mitarbeiter profitieren von flexiblen Arbeitsbedingungen und der Chance, ihre Fähigkeiten in einem sich ständig weiterentwickelnden Umfeld zu erweitern.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Applied Scientist / Research Engineer, AI4Engineering 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 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 / Research Engineer, AI4Engineering 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 / Research Engineer, AI4Engineering bei Mistral gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Mistral 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 entscheidend sein!
