Auf einen Blick
- Aufgaben: Unterstütze unser Team bei der Anwendung modernster Machine Learning-Algorithmen.
- Unternehmen: Dida ist ein innovatives Unternehmen im Bereich Machine Learning mit spannenden Herausforderungen.
- Vorteile: Flexible Arbeitszeiten, hybrides Arbeitsmodell und Unterstützung bei der Veröffentlichung deiner Forschungsergebnisse.
- Weitere Informationen: Interdisziplinäres Team mit exzellenten Karrieremöglichkeiten und einem tollen Büro in Berlin.
- Warum dieser Job: Arbeite an realen Problemen und nutze neueste wissenschaftliche Fortschritte in einem kreativen Umfeld.
- Qualifikationen: MSc oder PhD in Mathematik oder Physik, kreative Problemlösungsfähigkeiten und Programmiererfahrung.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 45000 - 65000 € pro Jahr.
About dida dida is a machine learning software company with exciting problems in computer vision and natural language processing.
Our team tackles applied problems for different customers by using the latest scientific advancements (especially in deep learning) and believes that research-oriented thinking can help solve real-world problems more efficiently.
Your Mission
You will
- Support the dida team in applying cutting‑edge machine learning algorithms.
- Experiment with model architectures to find the best solution for each specific project.
- Keep up-to-date with advances in machine learning research and actively take part in our company's collaborative learning and development environment.
Your Profile
- An MSc or Ph D in mathematics or physics.
- A creative mind that likes to solve problems.
- Interest in modern machine learning approaches (experience in deep learning is a bonus).
- Solid programming experience (Python is a bonus).
Why us?
- Interdisciplinary team of people with a solid background in mathematics and statistics.
- Flexible working hours (full and part time) and a nice office with good coffee in Berlin Schöneberg.
- Hybrid work model, but open to remote work.
- Support for publishing your research results.
- Current Projects
- Estimate the amount of solar panels that fit on a roof (computer vision)
Given a satellite picture and a ground image of a house, automatically detect certain elements of a roof (including obstacles, dormers etc.) in order to find out how many solar panels fit on it.
This involves inferring 3D information from 2D pictures to infer the roof pitch.
Detect, classify and suggest legal effectiveness of text paragraphs (NLP)
Automatically go through thousands of legal documents with the goal to classify dedicated paragraphs and check their legal effectiveness.
This involves converting scans to text, coming up with a labeling scheme (problem modeling), and detecting different paragraphs automatically, before tackling the inference task.
About Us dida is a machine learning software company with exciting problems for instance in computer vision and natural language processing.
Our team tackles applied problems for different customers by using latest scientific advancements (especially in deep learning) and therefore believes that research oriented thinking can help solving real-world problems more efficiently.
At dida, we stand for equal opportunities, regardless of gender, nationality, ethnic background or disability.
We encourage everyone, especially women, people of color, and people with disabilities to apply at dida.
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Mathematician, Physicist (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 Mathematician, Physicist (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 Mathematician, Physicist (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 Mathematician, Physicist (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!
