Auf einen Blick
- Aufgaben: Unterstütze unser Team bei der Anwendung modernster Machine Learning Algorithmen.
- Unternehmen: Dida, ein innovatives Unternehmen für maschinelles Lernen mit spannenden Herausforderungen.
- Vorteile: Flexible Arbeitszeiten, hybrides Arbeitsmodell und Unterstützung beim Veröffentlichen von Forschungsergebnissen.
- Weitere Informationen: Interdisziplinäres Team mit starkem Hintergrund in Mathematik und Statistik.
- Warum dieser Job: Arbeite an realen Problemen mit neuesten Technologien in einem kreativen Umfeld.
- Qualifikationen: MSc oder PhD in Mathematik oder Physik, kreative Problemlösungsfähigkeiten.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 50000 - 80000 € pro Jahr.
Ihre Mission
dida ist ein Unternehmen für maschinelles Lernen mit spannenden Herausforderungen in der Computer Vision und der Verarbeitung natürlicher Sprache. Unser Team bearbeitet angewandte Probleme für verschiedene Kunden, indem es die neuesten wissenschaftlichen Fortschritte (insbesondere im Bereich Deep Learning) nutzt und glaubt, dass forschungsorientiertes Denken dazu beitragen kann, reale Probleme effizienter zu lösen.
Sie werden:
- Das dida-Team bei der Anwendung modernster Algorithmen für maschinelles Lernen unterstützen.
- Mit Modellarchitekturen experimentieren, um die beste Lösung für jedes spezifische Projekt zu finden.
- Auf dem Laufenden bleiben über Fortschritte in der Forschung zum maschinellen Lernen und aktiv an unserer kollaborativen Lern- und Entwicklungsumgebung teilnehmen.
Ihr Profil
Sie haben:
- Ein MSc oder PhD in Mathematik oder Physik.
- Ein kreatives Denken, das gerne Probleme löst.
- Interesse an modernen Ansätzen des maschinellen Lernens (Erfahrung im Deep Learning ist ein Bonus).
- Solide Programmiererfahrung (Python ist ein Bonus).
Minimale Dokumente, die angehängt werden müssen:
- Lebenslauf (verpflichtend)
- (Uni) Abschluss(e) (verpflichtend)
- Transkripte (wo zutreffend)
- Projekt-/Codebeispiele/Portfolio (optional)
Warum wir?
Sie werden mit einem interdisziplinären Team von Menschen mit solidem Hintergrund in Mathematik und Statistik arbeiten. Wir bieten flexible Arbeitszeiten (Voll- und Teilzeit) und haben ein schönes Büro mit gutem Kaffee in Berlin Schöneberg. Wir bevorzugen ein hybrides Arbeitsmodell, sind aber offen für Remote-Arbeit. Wir glauben an Wissenschaft und unterstützen die Veröffentlichung Ihrer Forschungsergebnisse.
Beispielprojekte:
- Schätzen Sie die Anzahl der Solarpanels, die auf ein Dach passen (Computer Vision): Gegeben ist ein Satellitenbild und ein Bodenbild eines Hauses, automatisch bestimmte Elemente eines Daches (einschließlich Hindernisse, Gauben usw.) erkennen, um zu bestimmen, wie viele Solarpanels darauf passen. Dies beinhaltet das Ableiten von 3D-Informationen aus 2D-Bildern, um die Dachneigung abzuleiten.
- Erkennen, Klassifizieren und Vorschlagen der rechtlichen Wirksamkeit von Textabschnitten (NLP): Automatisches Durchgehen von Tausenden von juristischen Dokumenten, um bestimmte Abschnitte zu klassifizieren und deren rechtliche Wirksamkeit zu überprüfen. Dies beinhaltet das Konvertieren von Scans in Text, das Erstellen eines Beschriftungsschemas (Problem-Modellierung) und das automatische Erkennen verschiedener Abschnitte, bevor die Inferenzaufgabe angegangen wird.
Über uns
dida ist ein Unternehmen für maschinelles Lernen mit spannenden Herausforderungen in der Computer Vision und der Verarbeitung natürlicher Sprache. Unser Team bearbeitet angewandte Probleme für verschiedene Kunden, indem es die neuesten wissenschaftlichen Fortschritte (insbesondere im Bereich Deep Learning) nutzt und glaubt, dass forschungsorientiertes Denken dazu beitragen kann, reale Probleme effizienter zu lösen.
Bei dida stehen wir für Chancengleichheit, unabhängig von Geschlecht, Nationalität, ethnischem Hintergrund oder Behinderung. Wir ermutigen alle, insbesondere Frauen, People of Color und Menschen mit Behinderungen, sich bei dida zu bewerben.
Vorteile:
- Flexible Arbeitszeiten
- Hybrides Arbeitsmodell (offen für Remote)
- Unterstützung bei der Veröffentlichung von Forschung
- Schönes Büro mit gutem Kaffee in Berlin Schöneberg
- Interdisziplinäres Team mit starkem Mathematik-/Statistik-Hintergrund
Gehalt: Min: 50000 EUR (geschätzt), Max: 80000 EUR (geschätzt)
Remote-Modell: Hybrid
Machine Learning Scientist (w/m/d) - Hybrid Arbeitgeber: Remotely
CarVia ist ein herausragender Arbeitgeber, der dir die Möglichkeit bietet, in einem dynamischen und innovativen Umfeld zu arbeiten. Mit flexiblen Arbeitszeiten, Homeoffice-Optionen und einem attraktiven Provisionsmodell fördern wir nicht nur deine berufliche Entwicklung durch vielfältige Weiterbildungsangebote, sondern bieten auch die hochwertigste Fahrzeugflotte Deutschlands. Werde Teil eines ehrgeizigen Teams, das gemeinsam an der Spitze der digitalen Mobilitätslösungen arbeitet und erlebe ein modernes Arbeitsumfeld, das auf schnelles Wachstum und Effizienz ausgerichtet ist.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Machine Learning Scientist (w/m/d) - Hybrid 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 Remotely 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 Machine Learning Scientist (w/m/d) - Hybrid 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 Machine Learning Scientist (w/m/d) - Hybrid bei Remotely gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Remotely 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 Remotely entscheidend sein!
