Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und führe großangelegte Simulationen mit fortschrittlichen Tools durch.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen, das KI-Lösungen für verschiedene Branchen anbietet.
- Vorteile: Umfassende Sozialleistungen, flexible Arbeitszeiten und Unterstützung für deine persönliche Entwicklung.
- Weitere Informationen: Dynamisches Team mit einer Leidenschaft für KI und Innovation.
- Warum dieser Job: Arbeite an spannenden Projekten, die die Zukunft der Technologie gestalten.
- Qualifikationen: PhD in Physik oder Ingenieurwesen und 5 Jahre Erfahrung in der Industrie.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 63000 - 77000 € 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 Vorgaben betreiben können. Wir sind ein dynamisches, kollaboratives Team, das leidenschaftlich an AI und ihrem Potenzial zur Transformation der Gesellschaft interessiert ist. 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.
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 aufbauen
- 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 Zielgruppen zu erklären
- Sie haben einen Doktortitel in Physik oder Ingenieurwissenschaften und mehr als 5 Jahre Branchenerfahrung 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 Industriekode beigetragen 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
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.
NEW Applied Scientist / Domain Expert, AI4Engineering - EMEA 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 du so NEW Applied Scientist / Domain Expert, AI4Engineering - EMEA erhalten könntest
✨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 NEW 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 NEW Applied Scientist / Domain Expert, AI4Engineering - EMEA 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!
