Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und verwalte hochwertige Datensätze für KI-Modelle in einem dynamischen Team.
- Unternehmen: Synthesia, führende AI-Video-Plattform mit innovativer Unternehmenskultur.
- Vorteile: Wettbewerbsfähige Vergütung, hybrides Arbeiten und 25 Tage Urlaub.
- Weitere Informationen: Tolle Unternehmenskultur mit regelmäßigen sozialen Veranstaltungen.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der visuellen Kommunikation mit modernster Technologie.
- Qualifikationen: Erfahrung in datenzentrierter Machine Learning und exzellente Python-Kenntnisse.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Unternehmensübersicht
Synthesia ist die weltweit führende AI-Video-Plattform für Unternehmen, die von über 90 % der Fortune 100 genutzt wird. Das Unternehmen wurde 2017 gegründet und hat seinen Hauptsitz in London, mit Büros und Teams in ganz Europa und den USA. Während AI weiterhin die Art und Weise prägt, wie wir leben und arbeiten, entwickelt Synthesia Produkte zur Verbesserung der visuellen Kommunikation und der Entwicklung von Unternehmensfähigkeiten, um Menschen zu helfen, besser zu arbeiten und im Zentrum erfolgreicher Organisationen zu bleiben.
Über die Rolle
Das Data-Team verwaltet den gesamten Lebenszyklus von Daten für Forscher - von der Beschaffung und der großflächigen Verarbeitung bis hin zur Bereitstellung von Datensätzen, die unsere Modelle antreiben. Daten stehen im Mittelpunkt unserer Forschungsanstrengungen und ermöglichen allen anderen Teams. Als Teil des Data-Teams werden Sie mit über einer Million Stunden Video- und Audiodaten arbeiten. Diese Rolle existiert an der Schnittstelle von angewandter Forschung, Datenengineering und ML-Infrastruktur, anstatt eine traditionelle Forschungsposition zu sein.
Was wir suchen:
- Ein starkes Fundament in datenzentrierter, angewandter Machine Learning, mit praktischer Erfahrung in der Verbesserung der Modellleistung durch Datenqualität, -kuratierung, -kennzeichnung und -bewertung.
- Erfahrung in der Arbeit auf der Datenebene von Generative AI-Produkten, insbesondere in Bezug auf Bilder, Videos oder Audios.
- Ausgezeichnete Python-Kenntnisse, mit einem starken Fokus auf das Schreiben von sauberem, wartbarem und gut getesteten Code.
- Praktische Erfahrung im Entwerfen, Bauen und Betreiben von Workflow-Orchestrierungssystemen und großflächigen Datenverarbeitungs-Pipelines.
Vorteile
- Wettbewerbsfähige Vergütung (Gehalt + Aktienoptionen + Bonus).
- Hybrides Arbeitsumfeld mit einem Büro in London, Amsterdam, Zürich, München oder remote in Europa.
- 25 Tage Jahresurlaub + Feiertage.
- Tolle Unternehmenskultur mit der Möglichkeit, an regelmäßigen Planungs- und sozialen Veranstaltungen in unseren Hubs teilzunehmen.
- + weitere Vorteile je nach Standort.
Senior Research Engineer - Data Arbeitgeber: SLAMcore
LiveEO ist ein hervorragender Arbeitgeber, der eine dynamische und innovative Arbeitsumgebung bietet, in der Teamarbeit und schnelle Lernzyklen gefördert werden. Als Senior Full Stack Engineer haben Sie die Möglichkeit, an einem bedeutenden Produkt zu arbeiten, das auf den Stärken bestehender Angebote aufbaut und gleichzeitig neue Maßstäbe im Bereich der Satellitenanalytik setzt. Wir bieten nicht nur spannende Herausforderungen, sondern auch zahlreiche Möglichkeiten zur persönlichen und beruflichen Weiterentwicklung in einem unterstützenden Team, das sich leidenschaftlich für die Umwandlung von Satellitendaten in vertrauenswürdige Entscheidungen einsetzt.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Senior Research Engineer - Data erhalten könntest
✨Tipp Nummer 1
Netzwerken ist der Schlüssel! Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit Leuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Lass uns gemeinsam herausfinden, wer dir helfen kann, einen Fuß in die Tür zu bekommen.
✨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 und selbstbewusst aufzutreten.
✨Tipp Nummer 3
Zeige deine Leidenschaft für Daten und KI! Teile Projekte oder Erfahrungen, die deine Fähigkeiten unter Beweis stellen. Lass uns zusammenarbeiten, um deine Erfolge ins Rampenlicht zu rücken.
✨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 gemeinsam an deiner Karriere zu arbeiten.
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Senior Research Engineer - Data mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Mach es persönlich!:Zeig uns, wer du bist! Verwende in deinem Anschreiben eine persönliche Ansprache und erzähle uns, warum du dich für die Rolle als Senior Research Engineer - Data interessierst. Lass deine Leidenschaft für Daten und KI durchscheinen!
Betone deine Erfahrungen:Stell sicher, dass du deine relevanten Erfahrungen im Bereich Machine Learning und Datenverarbeitung klar hervorhebst. Wir wollen sehen, wie du in der Vergangenheit mit Daten gearbeitet hast und welche Erfolge du erzielt hast!
Code-Beispiele sind Gold wert:Wenn du kannst, füge Links zu Projekten oder Code-Beispielen hinzu, die deine Python-Fähigkeiten zeigen. Das gibt uns einen Einblick in deinen Stil und deine Herangehensweise an die Programmierung.
Bewirb dich über unsere Website:Vergiss nicht, dich über unsere Website zu bewerben! So stellst du sicher, dass deine Bewerbung direkt bei uns landet und wir sie schnellstmöglich prüfen können. Wir freuen uns auf deine Unterlagen!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei SLAMcore vorbereitet
✨Verstehe die Rolle und das Unternehmen
Mach dich mit Synthesia und ihrer Mission vertraut. Informiere dich über ihre Produkte und wie sie KI im Bereich Video nutzen. Zeige im Interview, dass du die Bedeutung von Daten in ihrem Forschungsprozess verstehst und wie du dazu beitragen kannst.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Denke an spezifische Projekte oder Erfahrungen, die deine Fähigkeiten in der Datenverarbeitung und im maschinellen Lernen demonstrieren. Sei bereit, darüber zu sprechen, wie du die Datenqualität verbessert hast und welche Ergebnisse du erzielt hast.
✨Zeige deine Programmierkenntnisse
Da Python eine zentrale Rolle spielt, solltest du deine Kenntnisse in dieser Sprache unter Beweis stellen. Bereite dich darauf vor, Fragen zu beantworten oder sogar kleine Coding-Aufgaben zu lösen, um deine Fähigkeiten zu demonstrieren.
✨Fragen stellen ist wichtig
Bereite einige Fragen vor, die du dem Interviewer stellen kannst. Das zeigt dein Interesse an der Position und hilft dir, mehr über die Teamdynamik und die Herausforderungen zu erfahren, die dich erwarten könnten.
