Auf einen Blick
- Aufgaben: Baue Pipelines für große Datenmengen und entwickle ein Wissen-Graf-System.
- Unternehmen: Exa, ein innovatives AI-Labor mit Fokus auf Suchmaschinen und APIs.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, flexible Arbeitszeiten und Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung.
- Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit hervorragenden Karrierechancen.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der KI mit und arbeite an spannenden, grünen Projekten.
- Qualifikationen: Erfahrung in der Verarbeitung großer Datenmengen und Teamarbeit.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 49500 - 60500 € pro Jahr.
Diese Rolle dreht sich um den Aufbau der Pipelines, die ein riesiges Live-Web-Crawl und Daten von Anbietern in ein typisiertes Wissensgraph von Ansprüchen umwandeln, jeweils mit Herkunft und Vertrauen. Ein starker Kandidat hat große verteilte Datenpipelines in der Produktion über sehr große Datensätze betrieben, versteht inkrementelle Verarbeitung und Änderungsdatenfeeds tiefgehend und behandelt Korrektheit und Datenqualität ebenso ernst wie Skalierung.
Die Arbeit ist neu und erfordert jemanden, der sich wohlfühlt, grundlegende Designentscheidungen zu treffen, von denen spätere Systeme abhängen.
Wie es zur KI-Ära passt: Das Produkt dient KI-Modellen und -Agenten, sodass die Pipelines hier die Antworten liefern, die diese Systeme geben. Viel von der schweren Arbeit besteht darin, Vertrauen, Herkunft und Konvergenz zu gestalten, anstatt Modelle zu trainieren, und diese Ingenieurskunst bleibt menschlich. Das Urteil darüber, was man vertrauen kann und wie man widersprüchliche Ansprüche reconciliert, bleibt ein Designproblem, das Menschen lösen müssen.
Wie es KI-Erfahrung aufbaut: Hier zu arbeiten bedeutet, praktische Erfahrungen mit den Datenfundamenten zu sammeln, auf die KI-Suche und -Agenten angewiesen sind, einschließlich Entitätsauflösung, Wahrheitsentdeckung und Abstammung in sehr großem Maßstab. Diese Erfahrung wird durch das Versenden echter Pipelines über Live- und Anbieterdaten sowie durch das Messen von Präzision und Vollständigkeit mit gekennzeichneten Bewertungen aufgebaut.
Wichtige Bereiche sind:
- Lakehouse-Formate in der Produktion
- Inkrementelle und CDC-Verarbeitung
- Datenqualität und Abstammung
Über Exa: Exa ist ein angewandtes KI-Labor, das eine Suchmaschine und API für KI-Modelle und -Agenten entwickelt.
Software Engineer, Knowledge Engine Data Infrastructure in Zürich Arbeitgeber: present of AI
Adaptyv Bio ist ein hervorragender Arbeitgeber, der Ihnen die Möglichkeit bietet, eine Finanzabteilung von Grund auf neu aufzubauen und dabei innovative Technologien zu nutzen. Mit einem flexiblen hybriden Arbeitsmodell in Lausanne fördern wir eine Kultur des Vertrauens und der Zusammenarbeit, während wir gleichzeitig individuelle Wachstumschancen bieten, um Ihre Fähigkeiten in der Automatisierung und im Finanzmanagement weiterzuentwickeln. Hier haben Sie die Chance, an der Spitze der KI-gestützten Forschung zu arbeiten und einen echten Einfluss auf die Zukunft der Wissenschaft zu nehmen.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Software Engineer, Knowledge Engine Data Infrastructure in Zürich erhalten könntest
✨Engagier dich in Entwickler-Communities!
Lass uns mal ehrlich sein: In der Software-Entwicklung sind Netzwerke Gold wert! Tummel dich in GitHub-Projekten, nehme an lokalen Meetups oder Hackathons teil und vernetze dich mit anderen Entwicklern. So steigerst du nicht nur deine Sichtbarkeit, sondern lernst auch die neuesten Trends und Technologien kennen.
✨Zeig deine Fähigkeiten!
Erstelle ein Portfolio, das deine besten Projekte und Code-Examples zeigt. Nichts überzeugt mehr als ein praktischer Beweis deiner Skills. Das kann auch helfen, bei present of AI anzuklopfen, wenn du dich auf die Stelle als Software Engineer, Knowledge Engine Data Infrastructure bewirbst – so wissen sie gleich, was sie von dir erwarten können!
✨Nutze Jobplattformen speziell für Tech-Jobs!
Plattformen wie Stack Overflow Jobs oder AngelsList sind perfekte Orte, um Vollzeitstellen in der Software-Entwicklung zu finden. Hier sind viele tolle Unternehmen auf der Suche nach Talenten wie uns, also schau regelmäßig vorbei und bewirb dich direkt über die Website.
✨Such dir Mentoren und Feedback!
Hol dir Feedback von erfahrenen Entwicklern, die dir Tipps geben können, was Recruiter wirklich suchen. Ob über LinkedIn oder persönliche Kontakte: Menschen, die sich in der Branche auskennen, können enorm wertvoll sein, um dir zu helfen, dich optimal auf deine Bewerbung bei present of AI vorzubereiten!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Software Engineer, Knowledge Engine Data Infrastructure in Zürich mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Highlights deiner Coding-Skills:In der Software-Entwicklung kommt es auf konkrete Fähigkeiten an. Vergiss nicht, relevante Programmiersprachen und Frameworks in deinen Lebenslauf aufzunehmen. Zeig uns, was du kannst – vielleicht mit einem Link zu deinem GitHub-Profil oder einer Übersicht deiner Side Projects, die deine Programmierkenntnisse illustrieren.
Dokumentation deiner Erfolge:Gerade bei einer Vollzeitstelle in der Software-Entwicklung sind konkrete Ergebnisse Gold wert. Nenn uns Zahlen und Ergebnisse aus deinen vorherigen Projekten. Hast du den Code optimiert oder Systemfehler behoben? Solche Erfolge zeigen, dass du die Sprache der Entwickler sprichst und einen echten Mehrwert bringst.
Attraktive Projektbeschreibungen:Wenn du an Projekten gearbeitet hast, die hervorstechen, beschreibe sie ausführlich in deinem Lebenslauf. Was war das Problem, das du gelöst hast? Welche Technologien hast du eingesetzt? Das gibt uns einen klaren Einblick in deine Herangehensweise und Problemlösungsfähigkeiten.
Motivation zeigen:In deinem Anschreiben solltest du deine Motivation für die Stelle im Bereich Software-Entwicklung bei present of AI klar herausstellen. Warum sprichst gerade du die Anforderungen für diese Vollzeitrolle an? Mach deutlich, was dich an der Arbeit bei uns reizt und wie du über das rein Technische hinaus wachsen möchtest.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei present of AI vorbereitet
✨Technische Vorbereitung auf die Coding-Challenges
In der Software-Entwicklung sind technische Fragen oft ein zentraler Teil des Interviews. Macht euch mit Plattformen wie LeetCode oder HackerRank vertraut, um eure Problemlösungsfähigkeiten zu trainieren. Zeigt im Interview viel Selbstbewusstsein beim Erklären eurer Ansätze!
✨Das eigene Portfolio im besten Licht präsentieren
Stellt sicher, dass ihr ein aussagekräftiges Portfolio habt, das einige eurer besten Projekte zeigt. Seid bereit, darüber zu sprechen, was eure Rolle war, welche Technologien ihr verwendet habt und welche Herausforderungen es gab. Das gibt den Interviewern einen Einblick in eure praktische Erfahrung.
✨Teamfähigkeit und Kommunikation betonen
In einer Vollzeit-Position wird Kommunikation im Team sehr wichtig sein. Seid bereit, Beispiele aus der Vergangenheit zu teilen, in denen ihr effektiv im Team gearbeitet habt. Dies zeigt, dass ihr nicht nur technische Fähigkeiten habt, sondern auch gut ins Team passt.
✨Vorbereitung auf Fragen zur Software-Architektur
Bereitet euch darauf vor, Fragen zur Software-Architektur zu beantworten. Themen wie RESTful APIs, Microservices und Cloud-Architekturen können Teil eures Interviews sein. Zeigt euer Verständnis durch Diskussionen und Beispiele aus eurer bisherigen Arbeit oder Projekte.
