Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und optimiere großangelegte ML-Systeme für unsere offenen Modelle.
- Unternehmen: Mistral AI, ein innovatives Unternehmen im Bereich KI mit einer dynamischen Teamkultur.
- Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, Aktienoptionen, Gesundheitsversorgung und Fitnesszuschüsse.
- Weitere Informationen: Flexible Arbeitsumgebung mit großartigen Entwicklungsmöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Arbeite an bahnbrechenden KI-Technologien und gestalte die Zukunft der KI mit.
- Qualifikationen: Master oder PhD in Informatik und 4+ Jahre Erfahrung in großangelegten ML-Projekten.
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, sowohl Unternehmens- als auch persönliche Bedürfnisse zu erfüllen. Unsere Angebote umfassen Le Chat, La Plateforme, Mistral Code und Mistral Compute - eine Suite, die Grenzintelligenz für Endbenutzer bereitstellt. Wir sind ein dynamisches, kollaboratives Team, das leidenschaftlich an KI und ihrem Potenzial zur Transformation der Gesellschaft arbeitet. Unsere vielfältige Belegschaft gedeiht in wettbewerbsorientierten 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.
Rollenübersicht
Als Research Engineer - ML Track werden Sie die großangelegten Lernsysteme entwickeln und optimieren, die unsere Open-Weight-Modelle antreiben. In enger Zusammenarbeit mit Forschungswissenschaftlern werden Sie entweder dem Platform RE Team oder dem Embedded RE Team beitreten.
Über das Research Engineering Team
Das Team erstreckt sich über Plattform (gemeinsame Infrastruktur & sauberen Code) und Embedded (innerhalb von Forschungsteams). Ingenieure können entlang des Forschung-Produktions-Spektrums wechseln, wenn sich Bedürfnisse oder Interessen entwickeln.
Was werden Sie tun
- Forscher beschleunigen, indem Sie die schweren Teile großer ML-Pipelines übernehmen und robuste Werkzeuge entwickeln
- Schneiden Sie die neueste Technik mit der Produktion: integrieren Sie Checkpoints, optimieren Sie die Bewertung und stellen Sie APIs bereit
- Führen Sie Experimente zu den neuesten Deep-Learning-Techniken durch (sparsified 70 B + Runs, verteiltes Training auf Tausenden von GPUs)
- Entwerfen, implementieren und benchmarken Sie ML-Algorithmen; schreiben Sie klaren, effizienten Code in Python
- Liefern Sie Prototypen, die zu produktionsreifen Komponenten für Le Chat und unsere Unternehmens-API werden
Über Sie
- Master oder PhD in Informatik (oder gleichwertige nachgewiesene Erfahrung)
- 4+ Jahre Erfahrung mit großangelegten ML-Codebasen
- Praktische Erfahrung mit PyTorch, JAX oder TensorFlow; vertraut mit verteiltem Training (DeepSpeed / FSDP / SLURM / K8s)
- Erfahrung in Deep Learning, NLP oder LLMs; Bonus für CUDA oder Datenpipeline-Kenntnisse
- Starke Software-Design-Instinkte: Testing, Code-Review, CI/CD
- Selbststarter, egoarm, kollaborativ
Vorteile
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
- Visumsponsoring
Vereinigtes Königreich
- Wettbewerbsfähiges Gehalt und Eigenkapital
- Versicherung
- Erstattung der Büroparkgebühren oder £90 pro Monat für öffentliche Verkehrsmittel
- £90 pro Monat Erstattung für Mitgliedschaften im Fitnessstudio
- £200 monatliches Budget für Mahlzeiten
- SmartPension (5% Mitarbeiter & 3% Arbeitgeber)
Research Engineer, Machine Learning - Paris/London/Zurich/Warsaw Arbeitgeber: Mistral
Mistral AI ist ein hervorragender Arbeitgeber, der eine dynamische und kollaborative Arbeitsumgebung bietet, in der Innovation und Kreativität gefördert werden. Mit einem starken Fokus auf Mitarbeiterentwicklung und einer vielfältigen Unternehmenskultur ermöglicht Mistral seinen Angestellten, an der Spitze der KI-Technologie zu arbeiten und dabei bedeutende Beiträge zur Gesellschaft zu leisten. Die attraktiven Benefits, wie wettbewerbsfähige Gehälter, Gesundheitsversorgung und Unterstützung bei der Mobilität, machen die Standorte in Paris, London, Zürich und Warschau besonders attraktiv für talentierte Fachkräfte.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Research Engineer, Machine Learning - Paris/London/Zurich/Warsaw 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 Research Engineer, Machine Learning - Paris/London/Zurich/Warsaw 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 Research Engineer, Machine Learning - Paris/London/Zurich/Warsaw 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!
