Auf einen Blick
- Aufgaben: Führe innovative ML-Forschung durch und entwickle fortschrittliche KI-Modelle für die Softwareentwicklung.
- Unternehmen: Sonar, ein führendes Unternehmen im Bereich Codeanalyse und KI.
- Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, flexible Arbeitszeiten und Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung.
- Weitere Informationen: Dynamisches Team in Bochum mit großartigen Wachstumschancen.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Softwareentwicklung mit modernster KI-Technologie und mache einen echten Unterschied.
- Qualifikationen: Master oder PhD in Informatik, Erfahrung in maschinellem Lernen und Programmierkenntnisse in Python.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Position description
At Sonar, we are seeking an innovative Machine Learning Scientist to join our Data & AI team and pioneer the next generation of our code analysis engine.
You will be at the forefront of applying cutting‑edge AI and Large Language Model (LLM) techniques to the complex domain of source code.
Your work will directly shape our products, pushing the boundaries of static analysis to help millions of developers write better, more secure code.
If you are driven to solve real‑world problems by turning state‑of‑the‑art research into practical, high‑impact solutions, this is the role for you.
What you will do
- Spearhead Research & Innovation: Stay on the cutting edge of ML, Deep Learning, and LLMs, specifically their application to the Software Development Lifecycle (SDLC), and identify novel opportunities to enhance our products.
- Develop Advanced AI Models: Design, prototype, and validate novel ML models that identify and resolve complex bugs, vulnerabilities, and code smells, going beyond the capabilities of traditional static analysis.
- Build LLM‑Powered
Features: Develop and implement advanced LLM‑based solutions, including Retrieval‑Augmented Generation (RAG) for contextual code analysis, fine‑tuning models on proprietary codebases, and exploring agentic systems for automated code remediation.
- Engineer
- Data
Pipelines: Build and manage robust data pipelines to gather, process, and version massive code‑centric datasets required for training and evaluating specialized models at scale.
- Translate Prototypes to
Products: Collaborate closely with engineering and product teams to integrate successful ML prototypes into Sonar’s cutting‑edge products, ensuring they meet the needs of our global user base.
- Communicate and Evangelize: Clearly articulate and document complex technical concepts and research findings to both technical and non‑technical stakeholders.
Experience and qualifications
- An advanced academic background (Master’s or Ph D) in Computer Science, Machine Learning, or a related quantitative field.
- Strong industry experience in machine learning, with a solid understanding of modern software engineering practices and tools.
- Solid programming skills in Python and hands‑on experience with core ML/DL frameworks (e. g., Py Torch, Tensor Flow, Hugging Face). Familiarity with Java is a plus.
- Proven experience in applied Machine Learning, with a strong focus on Natural Language Processing (NLP) or, ideally, Programming Language Processing (PLP).
- Hands‑on experience with modern LLM architectures and techniques, such as Fine‑tuning strategies (e. g., Lo RA, QLo RA), advanced prompt engineering, building and optimizing Retrieval‑Augmented Generation (RAG) pipelines and working with vector databases and semantic search
- Experience with large‑scale data processing frameworks and cloud infrastructure (e. g. AWS).
- Experience of driving research projects from initial ideation to a demonstrable prototype with a high degree of autonomy.
- Excellent communication skills in English and a talent for explaining complex scientific topics clearly and concisely.
- Additional comments
This role is based in Bochum. We are unable to consider candidates unwilling to be in Bochum, but we are willing to relocate the right candidate.
#J-18808-Ljbffr
AI Research Scientist/Engineer Arbeitgeber: Sonar
Sonar ist ein hervorragender Arbeitgeber, der eine dynamische und inklusive Arbeitsumgebung bietet, in der Mitarbeiter ihre Fähigkeiten entfalten und wachsen können. Mit einem starken Fokus auf Diversität und Chancengleichheit fördert das Unternehmen eine Kultur des Vertrauens und der Zusammenarbeit, die es den Mitarbeitern ermöglicht, an innovativen Lösungen für große Unternehmen zu arbeiten. Die Möglichkeit, an bedeutenden Projekten mitzuarbeiten und sich kontinuierlich weiterzuentwickeln, macht Sonar zu einem attraktiven Arbeitsplatz für alle, die eine sinnvolle und erfüllende Karriere im Bereich der Plattform-Produktentwicklung suchen.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so AI Research Scientist/Engineer 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 Sonar 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 AI Research Scientist/Engineer 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 AI Research Scientist/Engineer bei Sonar gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Sonar 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 Sonar entscheidend sein!
