Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und optimiere Deep Learning Modelle für Such- und Retrievalsysteme.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen in Berlin mit Fokus auf KI-Forschung.
- Vorteile: Praktische Erfahrung, Networking-Möglichkeiten und Zugang zu neuesten Technologien.
- Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit großartigen Entwicklungsmöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Arbeite an spannenden Projekten und forme die Zukunft der Suchtechnologie.
- Qualifikationen: Kenntnisse in PyTorch und Interesse an Repräsentationslernen erforderlich.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 500 - 1500 € pro Monat.
Praktikumsprogramm Berlin: 12 - 24 Wochen, Vollzeit, vor Ort im Büro in Berlin.
Verantwortlichkeiten
- Die Suchqualität unermüdlich vorantreiben – durch Modelle, Daten, Tools oder andere verfügbare Hebel.
- Groß angelegte Deep-Learning-Modelle mit Frameworks wie PyTorch trainieren und optimieren, unter Nutzung von verteiltem Training (z. B. PyTorch Distributed, DeepSpeed, FSDP) und Hardwarebeschleunigung, mit Fokus auf Retrieval- und Ranking-Modelle.
- Forschung im Bereich der Repräsentationslernen durchführen, einschließlich kontrastivem Lernen, mehrsprachiger Evaluierung und multimodaler Modellierung für Suche und Retrieval.
- RAG-Pipelines für Verankerung und Antwortgenerierung aufbauen und optimieren.
Qualifikationen
- Verständnis von Such- und Retrievalsystemen, einschließlich Prinzipien und Metriken zur Qualitätsevaluation.
- Starke Kenntnisse in PyTorch, einschließlich Erfahrung mit Techniken des verteilten Trainings und der Leistungsoptimierung für große Modelle.
- Interesse an Repräsentationslernen, einschließlich kontrastivem Lernen, dichten und spärlichen Vektor-Repräsentationen, Repräsentationsfusion, cross-lingualer Repräsentationsausrichtung, Optimierung von Trainingsdaten und robuster Evaluierung.
- Publikationsnachweis in AI/ML-Konferenzen oder Workshops (z. B. NeurIPS, ICML, ICLR, ACL, EMNLP, SIGIR).
Internship - Machine Learning Research Engineer Arbeitgeber: Perplexity
Als Arbeitgeber bieten wir Ihnen die Möglichkeit, in einem dynamischen und innovativen Umfeld zu arbeiten, das sich auf die Entwicklung fortschrittlicher Suchtechnologien konzentriert. Unsere Unternehmenskultur fördert Zusammenarbeit und Kreativität, während wir gleichzeitig großen Wert auf die berufliche Weiterentwicklung unserer Mitarbeiter legen. Genießen Sie die Vorteile eines flexiblen Arbeitsumfelds und die Chance, an bedeutenden Projekten zu arbeiten, die einen echten Einfluss auf die Art und Weise haben, wie Daten verarbeitet werden.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Internship - Machine Learning Research Engineer erhalten könntest
✨Nutze Hochschulkarrieremessen
Bei der Suche nach einem Datenwissenschafts-Praktikum solltest du unbedingt die Karrieremessen an deiner Universität nutzen. Dort kannst du direkt mit Firmen, die gerade Praktika anbieten, in Kontakt treten – so zeigst du dein Interesse und kannst dir einen persönlichen Eindruck verschaffen.
✨Engagiere dich in Data-Science-Communities
Schau dich in lokalen oder Online-Communities um, die sich mit Data Science befassen. Plattformen wie Meetup oder spezielle Slack-Channels bieten tolle Gelegenheiten, um Gleichgesinnte zu treffen, von aktuellen Trends zu erfahren und eventuell sogar Stellenangebote zu bekommen.
✨Praktische Projekte zeigen
Baue dir ein Portfolio mit Projekten auf, die deine Fähigkeiten in Data Science zeigen. Dies kann ein kleines Machine-Learning-Projekt oder eine Datenanalyse sein. Verlinke diese Arbeiten in deinem Lebenslauf, wenn du dich bei Perplexity bewirbst – so hinterlässt du einen bleibenden Eindruck.
✨Nutze unsere Plattform für Bewerbungen
Vergiss nicht, dich direkt über unsere Webseite bei Perplexity für Praktika zu bewerben. Wir haben dort viele interessante Angebote, und das Bewerben über uns erhöht deine Chance, gesehen zu werden!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Internship - Machine Learning Research Engineer mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Zeig deine Datenliebe mit Projekten!:In der Datenwissenschaft ist es super wichtig, praktische Erfahrung zu zeigen. Teile einige deiner spannenden Projekte, sei es von deinem Studium oder von privaten Experimenten. Nutze GitHub oder andere Plattformen, um diese Projekte vorzustellen – das beeindruckt uns bei Perplexity definitiv!
Statistiken und Methoden im Anschreiben betonen:Bei einem Praktikum in der Datenwissenschaft wollen wir sehen, dass du dich mit den Grundlagen auskennst. Betone in deinem Anschreiben deine Erfahrungen mit statistischen Methoden, Datenanalyse-Tools oder Programmiersprachen wie Python oder R. Das macht deutlich, dass du bereit bist, tiefer einzutauchen und zu lernen.
Die richtige Ausbildung anführen:Wenn du dich für ein Praktikum bewirbst, ist es wichtig, deine akademischen Leistungen zu zeigen. Füge relevante Kurse und Projekte hinzu, die sich auf Datenanalyse oder maschinelles Lernen beziehen. Das hilft uns zu sehen, dass du das notwendige Wissen mitbringst, um bei Perplexity durchzustarten!
Werde kreativ im Lebenslauf!:Im Datenwissenschaftsbereich dreht sich vieles um Problemlösen und kreatives Denken. Sei also mutig und gestalte deinen Lebenslauf nicht nur informativ, sondern auch ansprechend! Hebe relevante Fähigkeiten, Tools und Erfahrungen hervor. Und vergiss nicht, dich über unsere Website zu bewerben – wir freuen uns darauf, von dir zu hören!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Perplexity vorbereitet
✨Bereite dein Portfolio vor!
Als Data Science Praktikant sollten wir unsere bisherigen Projekte und Erfahrungen in einem Portfolio zusammenstellen. Zeige deine Analysen, Visualisierungen oder Modelle. Das gibt den Interviewern einen konkreten Eindruck von deinen Fähigkeiten und deinem Ansatz bei der Datenanalyse.
✨Technische Fragen im Data Science Bereich
Erwarte technische Fragen zu Algorithmen und statistischen Methoden, die wir in der Praxis angewendet haben. Sei bereit, über Machine Learning-Modelle, Datenaufbereitung und deine Erfahrungen mit Programmiersprachen wie Python und R zu sprechen.
✨Motivation und Lernwille betonen
Da es sich um ein Praktikum handelt, wird oft mehr auf dein Interesse und deine Lernbereitschaft geachtet. Zeige auf, warum du in das Data Science Team bei Perplexity möchtest und wie du deine Fähigkeiten weiterentwickeln willst. Ein echtes Interesse an der Materie überzeugt oft mehr als langjährige Erfahrung!
✨Fragen zur Teamarbeit und Analytics-Tools
Bereite dich darauf vor, über konkrete Situationen zu sprechen, in denen du im Team gearbeitet hast. Insbesondere in Data Science kommen oft Tools wie Jupyter Notebooks oder Tableau zum Einsatz. Wenn du damit Erfahrungen hast, bring sie zur Sprache und erläutere, wie du sie in Projekten eingesetzt hast!
