Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle Software für bahnbrechende KI-Forschung und arbeite an innovativen Projekten.
- Unternehmen: EPFL, eine der führenden technischen Hochschulen in Europa.
- Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, internationale Arbeitsumgebung und kontinuierliche Weiterbildung.
- Weitere Informationen: Dynamisches Team mit hervorragenden Karrieremöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der KI und arbeite mit renommierten Experten zusammen.
- Qualifikationen: Bachelor in Informatik, 3+ Jahre Erfahrung in Python und Machine Learning.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 45000 - 65000 € pro Jahr.
EPFL, das Schweizerische Bundesinstitut für Technologie in Lausanne, ist einer der dynamischsten Universitätsstandorte in Europa und gehört zu den 20 besten Universitäten weltweit. Die EPFL beschäftigt mehr als 6.500 Personen, die die drei Hauptmissionen der Institutionen unterstützen: Bildung, Forschung und Innovation. Der EPFL-Campus bietet ein außergewöhnliches Arbeitsumfeld im Herzen einer Gemeinschaft von mehr als 18.500 Menschen, darunter über 14.000 Studierende und 4.000 Forscher aus mehr als 120 verschiedenen Ländern.
Der Forschungsschwerpunkt des M-Lab für Adaptive Intelligence liegt auf der Verschmelzung von künstlicher Intelligenz und Neurowissenschaften. Wir zielen darauf ab, die Mechanismen zu verstehen, die adaptives sensorimotorisches Verhalten in intelligenten Systemen, auch bekannt als „adaptive Intelligenz“, zugrunde liegen, und entwickeln neue Methoden des maschinellen Lernens, die es uns ermöglichen, dies zu tun.
Wir suchen einen Software Engineer, um unsere Forschung zum Verständnis von Affordanzen zu unterstützen - Teil der Simons Collaboration on Ecological Neuroscience. Sie werden Teil des Teams unter der Leitung von Professor Mackenzie Mathis, mit Sitz in Genf, Schweiz.
Anforderungen:
- Kandidaten sollten mindestens einen Bachelor-Abschluss in Informatik oder verwandten Bereichen haben; ein Master-Abschluss oder eine Promotion in Informatik ist bevorzugt.
- Ausgezeichnete Englischkenntnisse in Wort und Schrift sowie nachgewiesene Fähigkeiten in der effektiven Kommunikation, sowohl schriftlich als auch mündlich, mit Wissenschaftlern sind erforderlich.
- 3+ Jahre Erfahrung in Python und Technologien im Bereich maschinelles Lernen wie PyTorch, JAX und TensorFlow.
- Vertraut mit Datenmanagementsystemen (z.B. MySQL und/oder DataJoint) und CI/CD-Workflows.
- 2+ Jahre professionelle Erfahrung in der Softwareentwicklung.
- Erfahrung im Aufbau und in der Skalierung von Systemen sowohl vor Ort als auch in der Cloud.
- Nachweisliche Erfahrung in der Zusammenarbeit mit Wissenschaftlern und anderen Forschungsingenieuren.
- Unabhängig, kreativ und lösungsorientiert.
- Guter Teamgeist.
Wir bieten:
- Ein stimulierendes und internationales Arbeitsumfeld.
- Kontinuierliche Weiterbildungsmöglichkeiten und hervorragende Arbeitsbedingungen.
- Die Möglichkeit, in einer der dynamischsten wissenschaftlichen Institutionen Europas zu arbeiten.
- Die Möglichkeit, mit international anerkannten Experten und einem starken Team von Postdoktoranden und Doktoranden zu interagieren.
Software Engineer for Scientific AI & Research Impact Arbeitgeber: Myjob
Die EPFL ist ein herausragender Arbeitgeber, der eine dynamische und internationale Arbeitsumgebung bietet, in der Innovation und Forschung im Mittelpunkt stehen. Mit kontinuierlichen Weiterbildungsmöglichkeiten und der Chance, mit führenden Experten auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz und Neurowissenschaften zusammenzuarbeiten, fördert die EPFL das persönliche und berufliche Wachstum ihrer Mitarbeiter. Zudem profitieren Sie von einem inspirierenden Campus in Lausanne, der eine lebendige Gemeinschaft von über 18.500 Menschen beherbergt.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Software Engineer for Scientific AI & Research Impact erhalten könnten
✨Tipp Nummer 1
Netzwerken ist der Schlüssel! Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit Leuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Lass uns wissen, wenn du Fragen hast oder Unterstützung brauchst!
✨Tipp Nummer 2
Bereite dich auf technische Interviews vor! Übe Coding-Challenges und sei bereit, deine Lösungen zu erklären. Wir haben viele Ressourcen, die dir dabei helfen können!
✨Tipp Nummer 3
Sei proaktiv und zeige Interesse! Wenn du eine Stelle im Auge hast, zögere nicht, direkt mit dem Team oder dem Recruiter in Kontakt zu treten. Wir unterstützen dich gerne bei der Kontaktaufnahme!
✨Tipp Nummer 4
Nutze unsere Website für Bewerbungen! Dort findest du nicht nur die neuesten Stellenangebote, sondern auch hilfreiche Tipps und Tricks für deinen Bewerbungsprozess. Lass uns gemeinsam den nächsten Schritt gehen!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Software Engineer for Scientific AI & Research Impact mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Sei du selbst!:Wenn du deine Bewerbung schreibst, lass deine Persönlichkeit durchscheinen. Wir suchen nach authentischen Menschen, die zu unserem Team passen. Zeig uns, wer du bist und was dich motiviert!
Mach es klar und präzise!:Halte deine Bewerbung übersichtlich und auf den Punkt. Verwende klare Sprache und vermeide Fachjargon, wenn es nicht nötig ist. Wir wollen schnell verstehen, was du kannst und was du mitbringst.
Beziehe dich auf die Anforderungen!:Schau dir die Stellenbeschreibung genau an und passe deine Bewerbung an. Hebe relevante Erfahrungen und Fähigkeiten hervor, die zu den Anforderungen passen. So zeigst du uns, dass du die richtige Wahl bist!
Bewirb dich über unsere Website!:Um sicherzustellen, dass wir deine Bewerbung erhalten, bewirb dich direkt über unsere Website. Das macht es für uns einfacher, alles zu verwalten und du bist sicher, dass nichts verloren geht!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Myjob vorbereitet
✨Verstehe die Forschungsziele
Informiere dich über die spezifischen Forschungsprojekte des M-Lab für Adaptive Intelligence. Zeige im Interview, dass du die Ziele und Herausforderungen verstehst, insbesondere in Bezug auf adaptive Intelligenz und deren Anwendung in der Neurowissenschaft.
✨Technische Fähigkeiten demonstrieren
Bereite dich darauf vor, deine Kenntnisse in Python und Machine Learning Technologien wie PyTorch, JAX und TensorFlow zu demonstrieren. Sei bereit, konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Arbeit zu nennen, die deine Fähigkeiten in diesen Bereichen unter Beweis stellen.
✨Kommunikation ist der Schlüssel
Da effektive Kommunikation mit Wissenschaftlern gefordert ist, übe, komplexe technische Konzepte einfach und klar zu erklären. Bereite dich darauf vor, Fragen zu beantworten, die deine Kommunikationsfähigkeiten testen könnten.
✨Teamarbeit betonen
Hebe deine Erfahrungen in der Zusammenarbeit mit anderen Forschern und Ingenieuren hervor. Zeige, dass du ein guter Teamplayer bist und kreative Lösungen in einem interdisziplinären Umfeld finden kannst.
