Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle innovative Lösungen für KI-gestützte Softwareentwicklung und arbeite im Team.
- Unternehmen: Sonar, führend in der KI-Codeverifizierung und Governance.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, flexible Arbeitszeiten und ein dynamisches Team.
- Weitere Informationen: Vielfältige und inklusive Unternehmenskultur mit hervorragenden Entwicklungsmöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Softwareentwicklung mit modernster Technologie.
- Qualifikationen: Erforderlich sind ein Master oder PhD in Informatik und Erfahrung in maschinellem Lernen.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 90400 - 166800 € pro Jahr.
Sonar ist der Vorreiter in der agentenzentrierten Softwareentwicklung. Als führendes Unternehmen in der KI-Codeüberprüfung und -Governance lösen wir ein kritisches Problem: die Gewährleistung, dass von KI-unterstützten Entwicklern oder autonomen Agenten generierte Software zuverlässig, sicher und wartbar ist.
Wir suchen einen ehrgeizigen Senior Researcher, der unserem interdisziplinären Team beitritt, um die nächste Generation von Lösungen zur Entwicklung von unternehmensgerechten Codierungsagenten und -modellen zu innovieren und zu entwickeln. Sie werden Sonars umfassende Erfahrung in der statischen Analyse nutzen und diese mit Ihrer Erfahrung und führenden Techniken im Post-Training großer Sprachmodelle kombinieren.
Was Sie tun werden:
- Ergebnisorientierte Entwicklung: Arbeiten Sie in einem Team, das fortschrittliche Produkte entwickelt und implementiert, die es Kunden ermöglichen, Modelle für ihre agentischen Codierungspraktiken nachzutrainieren.
- Prototypen in Produkte umsetzen: Enge Zusammenarbeit mit Forschern, Forschungsingenieuren, MLOps und Ingenieuren innerhalb des Teams, um Hypothesen und Experimente zu entwerfen, schnell Prototypen zu iterieren und erfolgreiche Prototypen in hochmoderne Produkte zu entwickeln.
- Fachgebietsexperte: Sie werden Ideen innerhalb unseres interdisziplinären Teams beitragen und diskutieren, um die nächste Generation des Post-Trainings von Codierungsmodellen für Unternehmen voranzutreiben.
- Forschung und Innovation vorantreiben: Bleiben Sie über die neuesten Entwicklungen in LLM und agentischen Technologien informiert; Sie sind motiviert, zu lernen und anderen zu lehren.
Erfahrung und Qualifikationen:
- Ein fortgeschrittener akademischer Hintergrund (Master oder PhD) in Informatik, Maschinenlernen oder einem verwandten quantitativen Bereich.
- 4+ Jahre Berufserfahrung im Maschinenlernen mit einem soliden Verständnis moderner Softwareentwicklungspraktiken und -tools.
- Fließend in Python, einschließlich der Kern-ML-Frameworks; Erfahrung mit Rust oder einer der Hauptsprachen von SonarQube (C#, C++, JS/TS, Java) ist von Vorteil.
- Expertise im Post-Training großer Sprachmodelle, einschließlich: Policy-Optimierungsalgorithmen, verifiziererbasierte RL-Frameworks, überwachte Feinabstimmung, datenzentrierte KI-Methoden, parameter-effiziente Feinabstimmung, Präferenz- und Sicherheitsausrichtung.
- Erfahrung in der Durchführung von Forschungsprojekten, der Bereitstellung wertvoller Erkenntnisse und Prototypen sowie deren Umwandlung in Produkte.
- Ausgezeichnete Kommunikationsfähigkeiten in Englisch und Talent, komplexe wissenschaftliche Themen klar und prägnant zu erklären.
Gehaltsspanne: 90.400 - 166.800 pro Jahr
Zusätzliche Kommentare: Diese Rolle basiert in Bochum. Wir können keine Kandidaten berücksichtigen, die nicht bereit sind, an diesem Standort zu sein, sind jedoch bereit, den richtigen Kandidaten umzuziehen.
Kultur im Büro: Wir glauben, dass die besten Teams gemeinsam im Raum aufgebaut werden. Drei Anker-Tage — Montag, Dienstag und Donnerstag — schaffen den Kollaborationsrhythmus, der ein Hub-Büro wertvoll macht.
Diversität, Gleichheit und Inklusion: Bei Sonar glauben wir, dass unsere Vielfalt unsere Stärke ist. Wir sind ein globales Unternehmen, das unterschiedliche Hintergründe, Perspektiven und Kulturen schätzt und respektiert.
AI Researcher - Post-Training (f/m/d) Arbeitgeber: SonarSource
SonarSource ist ein hervorragender Arbeitgeber, der Ihnen die Möglichkeit bietet, in einem dynamischen und innovativen Umfeld in Genf zu arbeiten. Wir fördern eine offene und kollaborative Unternehmenskultur, die auf kontinuierlichem Lernen und persönlichem Wachstum basiert. Mit attraktiven Benefits und der Chance, an der Spitze der KI-gesteuerten Softwareentwicklung zu stehen, sind wir bestrebt, unseren Mitarbeitern eine sinnvolle und erfüllende Karriere zu bieten.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so AI Researcher - Post-Training (f/m/d) 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 SonarSource 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 Researcher - Post-Training (f/m/d) 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 Researcher - Post-Training (f/m/d) bei SonarSource gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei SonarSource 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 SonarSource entscheidend sein!
