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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle fortschrittliche Imitationslernalgorithmen und arbeite an realen Anwendungen.
- Arbeitgeber: Schnell wachsendes Unternehmen im Bereich der verkörperten KI mit innovativer Kultur.
- Mitarbeitervorteile: Kostenlose Mahlzeiten, flexible Arbeitszeiten und Homeoffice-Optionen.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Arbeit mit modernster Technologie und mache einen echten Unterschied.
- Gewünschte Qualifikationen: Master oder Ph.D. in Informatik, Maschinenlernen oder Robotik erforderlich.
- Andere Informationen: Motiviertes Team mit hervorragenden Karriereentwicklungsmöglichkeiten.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 36000 - 60000 € pro Jahr.
Wer wir sind: Wir sind ein schnell wachsendes Unternehmen im Bereich der verkörperten KI, das die menschliche Arbeit revolutioniert. Durch den Einsatz modernster Robotik und fortschrittlicher künstlicher Intelligenz entwickeln wir transformative Technologien, die die Art und Weise, wie Arbeit in verschiedenen Branchen erledigt wird, neu definieren – und Unternehmen dabei helfen, Abläufe zu optimieren, die Produktivität zu steigern und neue Möglichkeiten zu erschließen.
Überblick: Als Imitation Learning Researcher werden Sie an der Entwicklung und Verbesserung von hochmodernen Imitationslernalgorithmen und -methoden arbeiten. Sie entwerfen Experimente, erstellen Datensätze und entwickeln Modelle, die es Systemen ermöglichen, menschliche Entscheidungsprozesse in realen Anwendungen nachzuahmen. Diese Rolle erfordert enge Zusammenarbeit mit interdisziplinären Teams, um Erkenntnisse in praktische Anwendungen zu integrieren.
Ihre Verantwortlichkeiten:
- Entwurf und Implementierung fortschrittlicher Imitationslernalgorithmen.
- Entwicklung, Test und Bereitstellung von Modellen in Python/C++/TensorRT/GGUF.
- Analyse und Vorverarbeitung von Datensätzen für das Training von Modellen.
- Durchführung von Experimenten zur Bewertung der Modellleistung und Verbesserung der Robustheit.
- Zusammenarbeit mit anderen Forschern und Ingenieuren zur Integration von Lösungen in größere Systeme.
Qualifikationen:
Bildung und Erfahrung: Master oder Ph.D. in Informatik, Maschinellem Lernen, Robotik oder einem verwandten Bereich.
Fähigkeiten:
- Starke Kenntnisse in Python und PyTorch.
- Gutes Verständnis der Prinzipien des maschinellen Lernens, insbesondere Verstärkungslernen, Imitationslernen, Verhaltensklonierung, generative KI (z.B. Diffusion, Flow Matching, VAEs).
- Vertrautheit mit Teleoperation, ROS2-Framework und Open-Source-Plattformen wie HuggingFace, Detectron2.
- Starke Fähigkeit zur Anpassung von Algorithmen für verschiedene Anwendungsfälle und multimodale Fusion.
- Starke analytische und problemlösende Fähigkeiten.
Was wir bieten:
- Wellpass (Fitnessstudio-Mitgliedschaft)
- Kostenlose Mahlzeiten am Arbeitsplatz
- Flexible Arbeitszeiten
- Option, bei Bedarf von zu Hause aus zu arbeiten
- Ein motiviertes Team und eine offene Unternehmenskultur
- Wettbewerbsfähige Vergütung und hervorragende Karriereentwicklungsmöglichkeiten
Imitation Learning Researcher (m/f/d) Arbeitgeber: Sereact
Kontaktperson:
Sereact HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Imitation Learning Researcher (m/f/d)
✨Tipp Nummer 1
Netzwerken ist der Schlüssel! Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit Leuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Lass uns wissen, wenn du Fragen hast oder Unterstützung brauchst!
✨Tipp Nummer 2
Bereite dich auf technische Interviews vor! Übe Coding-Challenges und sei bereit, deine Denkweise zu erklären. Wir können dir Ressourcen zur Verfügung stellen, die dir helfen, dich optimal vorzubereiten.
✨Tipp Nummer 3
Sei proaktiv und zeige dein Interesse! Wenn du eine Stelle siehst, die dir gefällt, bewirb dich direkt über unsere Website. Zeig uns, dass du motiviert bist und bereit, Teil unseres Teams zu werden!
✨Tipp Nummer 4
Bereite Fragen für das Vorstellungsgespräch vor! Zeige, dass du dich mit unserem Unternehmen und den Technologien, die wir nutzen, auseinandergesetzt hast. Das hinterlässt einen bleibenden Eindruck!
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Imitation Learning Researcher (m/f/d)
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Sei du selbst!: Wenn du deine Bewerbung schreibst, sei authentisch und zeig uns, wer du wirklich bist. Wir suchen nach Menschen, die Leidenschaft für Imitation Learning haben und das auch in ihren Unterlagen zeigen.
Betone deine Fähigkeiten: Stell sicher, dass du deine Kenntnisse in Python, PyTorch und anderen relevanten Technologien klar hervorhebst. Zeig uns, wie du diese Skills in der Vergangenheit angewendet hast, um Probleme zu lösen oder innovative Lösungen zu entwickeln.
Mach es konkret: Verwende konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Arbeit oder Studienprojekten, um deine Erfahrungen zu untermauern. Das hilft uns, ein besseres Bild von deinen Fähigkeiten und deinem Ansatz zur Problemlösung zu bekommen.
Bewirb dich über unsere Website: Wir empfehlen dir, deine Bewerbung direkt über unsere Website einzureichen. So stellst du sicher, dass sie schnell und effizient bei uns ankommt und wir dich zeitnah kontaktieren können.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Sereact vorbereitest
✨Verstehe die Grundlagen der Imitation Learning
Mach dich mit den grundlegenden Konzepten der Imitation Learning vertraut. Lies aktuelle Forschungsarbeiten und verstehe die Unterschiede zwischen verschiedenen Algorithmen wie Verhalten-Klonen und generativer KI. Das zeigt, dass du nicht nur die Theorie kennst, sondern auch, wie sie in der Praxis angewendet wird.
✨Praktische Programmierkenntnisse demonstrieren
Bereite dich darauf vor, deine Programmierfähigkeiten in Python oder C++ zu zeigen. Vielleicht gibt es im Interview eine praktische Aufgabe oder ein Coding-Challenge. Übe vorher, um sicherzustellen, dass du deine Lösungen klar und effizient präsentieren kannst.
✨Bereite Fragen zur Teamarbeit vor
Da die Rolle enge Zusammenarbeit mit anderen Forschern und Ingenieuren erfordert, sei bereit, Fragen zu deiner Erfahrung in interdisziplinären Teams zu beantworten. Überlege dir Beispiele, wie du in der Vergangenheit erfolgreich mit anderen zusammengearbeitet hast, um Probleme zu lösen oder Projekte voranzutreiben.
✨Zeige deine Problemlösungsfähigkeiten
Sei bereit, über spezifische Herausforderungen zu sprechen, die du in deinen bisherigen Projekten gemeistert hast. Erkläre, wie du analytisch an Probleme herangehst und welche Methoden du verwendest, um Lösungen zu finden. Das zeigt, dass du nicht nur theoretisches Wissen hast, sondern auch praktisch denken kannst.