Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle bahnbrechende KI-Modelle für strukturierte Daten und löse reale Geschäftsprobleme.
- Arbeitgeber: SAP, ein fĂĽhrendes Unternehmen in der Softwareentwicklung mit globaler Reichweite.
- Mitarbeitervorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, Gesundheitsleistungen, flexible Arbeitsmodelle und kontinuierliche Weiterbildung.
- Andere Informationen: Dynamisches, internationales Team mit hervorragenden Entwicklungsmöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Sei Teil eines innovativen Teams, das die Zukunft der KI gestaltet und echten Einfluss hat.
- GewĂĽnschte Qualifikationen: PhD oder Master in Informatik, 5+ Jahre Erfahrung in maschinellem Lernen.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 80000 - 100000 € pro Jahr.
Wir helfen der Welt, besser zu funktionieren. Bei SAP halten wir es einfach: Sie bringen Ihr Bestes zu uns, und wir bringen das Beste in Ihnen zum Vorschein. Die Arbeit ist herausfordernd – aber sie zählt. Sie finden einen Ort, an dem Sie Sie selbst sein können, Ihr Wohlbefinden priorisieren und wirklich dazugehören können.
Was Sie tun werden: Bei SAPs Business AI Research erkunden wir die nächste Grenze der KI-Methoden auf strukturierten Geschäftsdaten – Grafiken, Tabellen, Zeitreihen und mehr. Foundation Models auf strukturierten Daten haben die GenAI-Ära für geschäftsrelevante Szenarien eingeläutet. Wir arbeiten gemeinsam mit unseren bestehenden angewandten Forschungsteams an der Schaffung neuartiger Benchmarks für Geschäftsprobleme und der Entwicklung neuartiger Architekturen und Modelle, mit dem Ziel, Benchmarks und Modelle auf wissenschaftlichen Konferenzen und in der Open-Source-Community zu veröffentlichen. Wir arbeiten gemeinsam mit unseren akademischen Partnern, um immer bessere Mittel zur Lösung realer Geschäftsprobleme zu schaffen.
Die Rolle:
- Beitrag zu bahnbrechenden technischen Fortschritten im Bereich der Foundation Models auf strukturierten Daten sowie Erkundung von Weltmodellen zur Lösung von Geschäftsproblemen.
- Definition der Daten-, Trainings- und Experimentierumgebung zur Ermöglichung eines skalierbaren Zugriffs auf Daten und Rechenleistung.
- Definition und Leitung der Erstellung neuer Trainings- und Benchmark-Datensätze, die reichhaltigen semantischen Kontext mit großflächigen Geschäftsdaten verbinden.
- Zusammenarbeit bei der Definition von Evaluierungsrahmen und Benchmark-Suiten, um interne und externe Erkundungen neuartiger Aufgaben voranzutreiben.
- Treffen kritischer Designentscheidungen hinsichtlich der Auswahl und Implementierung zugrunde liegender Technologien.
- Durchführung wissenschaftlicher Experimente mit internen sowie öffentlichen Daten.
- Definition und Förderung von Open-Source-Modell- und Softwarebeiträgen basierend auf Forschungsergebnissen.
Was Sie mitbringen:
- PhD oder Master-Abschluss in Informatik, kĂĽnstlicher Intelligenz, Physik, Mathematik oder anderen relevanten Disziplinen.
- 5+ Jahre Berufserfahrung mit einem tiefen Hintergrund in maschinellem Lernen auf strukturierten Daten und dessen Anwendung im Geschäftskontext.
- Nachgewiesene Verantwortung für skalierbare maschinelle Lern- und Datenumgebungen mit tiefem Verständnis für Erfolgskriterien und Kompromisse.
- Kenntnisse ĂĽber die neuesten Forschungs- und Entwicklungstrends in Foundation Models auf strukturierten Daten.
- Erfahrung in der Datenverarbeitung mit einem praktischen Ansatz zur Lösung von Datenherausforderungen.
- Fließend in Python und die Fähigkeit, Ihre Ideen in produktiven Code umzusetzen.
- Entwicklererfahrung mit einer SAP-Anwendung und deren zugrunde liegenden Datenmodellen ist von Vorteil.
- Starke Kommunikations- und Zusammenarbeitfähigkeiten, mit der Fähigkeit, effektiv in interkulturellen Teams zu arbeiten.
Treffen Sie Ihr Team: SAPs KI-Organisation widmet sich der nahtlosen Integration von KI in alle Unternehmensanwendungen, um Kunden, Partnern und Entwicklern zu helfen, Geschäftsprozesse zu verbessern und bemerkenswerte Geschäftswerte zu generieren. Treten Sie unserem internationalen KI-Team bei, wo Innovation gedeiht, Möglichkeiten zur persönlichen Entwicklung reichlich vorhanden sind und außergewöhnliche Kollegen global zusammenarbeiten.
Wir gewinnen mit Inklusion: SAPs Kultur der Inklusion, der Fokus auf Gesundheit und Wohlbefinden sowie flexible Arbeitsmodelle tragen dazu bei, dass sich jeder – unabhängig von seinem Hintergrund – einbezogen fühlt und sein Bestes geben kann. Bei SAP glauben wir, dass wir durch die einzigartigen Fähigkeiten und Qualitäten, die jede Person in unser Unternehmen einbringt, stärker werden, und wir investieren in unsere Mitarbeiter, um Vertrauen zu schaffen und jedem zu helfen, sein volles Potenzial zu entfalten.
Lead Research Engineer (f/m/d) - Foundation and World Models on Structured Data Arbeitgeber: SAP
Kontaktperson:
SAP HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Lead Research Engineer (f/m/d) - Foundation and World Models on Structured Data
✨Tipp Nummer 1
Netzwerken ist der SchlĂĽssel! Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit Leuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Lass uns wissen, wenn du Fragen hast oder UnterstĂĽtzung brauchst!
✨Tipp Nummer 2
Bereite dich auf Vorstellungsgespräche vor, indem du häufige Fragen und technische Herausforderungen übst. Wir können dir helfen, die besten Ressourcen zu finden, um deine Fähigkeiten zu verbessern.
✨Tipp Nummer 3
Zeige deine Leidenschaft für das Thema! Sprich über deine Projekte und Erfahrungen, die relevant sind. Lass uns gemeinsam an deiner Präsentation arbeiten, damit du überzeugend rüberkommst.
✨Tipp Nummer 4
Bewirb dich direkt über unsere Website! So hast du die besten Chancen, gesehen zu werden. Wir freuen uns darauf, von dir zu hören und dich im Team willkommen zu heißen!
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Lead Research Engineer (f/m/d) - Foundation and World Models on Structured Data
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Mach es persönlich!: Zeig uns, wer du wirklich bist! Verwende in deinem Anschreiben eine persönliche Note und erzähle uns von deinen Erfahrungen und Leidenschaften, die dich für die Rolle als Lead Research Engineer qualifizieren.
Sei konkret!: Statt allgemein zu bleiben, geh ins Detail! Nenne spezifische Projekte oder Technologien, mit denen du gearbeitet hast, und wie sie dir geholfen haben, deine Fähigkeiten im Bereich Machine Learning auf strukturierten Daten zu entwickeln.
Pass auf die Struktur auf!: Eine klare Struktur macht es uns leichter, deine Bewerbung zu lesen. Gliedere dein Anschreiben und deinen Lebenslauf übersichtlich, damit wir schnell die wichtigsten Informationen finden können.
Bewirb dich über unsere Website!: Wir empfehlen dir, deine Bewerbung direkt über unsere Website einzureichen. So stellst du sicher, dass alles reibungslos läuft und wir deine Unterlagen schnell bearbeiten können!
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei SAP vorbereitest
✨Verstehe die Rolle und das Unternehmen
Mach dich mit der Position des Lead Research Engineer bei SAP vertraut. Lies dir die Jobbeschreibung genau durch und überlege, wie deine Erfahrungen und Fähigkeiten zu den Anforderungen passen. Zeige im Interview, dass du die Mission von SAP verstehst und wie du zur Weiterentwicklung der KI-Methoden auf strukturierten Daten beitragen kannst.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Denke an spezifische Projekte oder Herausforderungen, die du in der Vergangenheit gemeistert hast, insbesondere im Bereich Machine Learning und Datenengineering. Bereite dich darauf vor, diese Beispiele im Interview zu erläutern und zu zeigen, wie du Probleme gelöst und innovative Ansätze entwickelt hast.
✨Zeige deine Teamfähigkeit
SAP legt großen Wert auf Zusammenarbeit und Kommunikation. Bereite dich darauf vor, Fragen zu beantworten, die deine Fähigkeit zur Arbeit in interdisziplinären und multikulturellen Teams betreffen. Überlege dir, wie du in der Vergangenheit erfolgreich mit anderen zusammengearbeitet hast und welche Rolle du dabei gespielt hast.
✨Frage nach den nächsten Schritten
Am Ende des Interviews solltest du nicht zögern, nach den nächsten Schritten im Auswahlprozess zu fragen. Das zeigt dein Interesse an der Position und gibt dir auch die Möglichkeit, mehr über die Unternehmenskultur und die Erwartungen an die Rolle zu erfahren. Es ist eine gute Gelegenheit, um zu zeigen, dass du proaktiv bist.