Auf einen Blick
- Aufgaben: Leite spannende AI-Projekte und entwickle innovative Lösungen für verschiedene Branchen.
- Unternehmen: Junges, dynamisches Unternehmen, das sich auf KI-gesteuerte Lösungen spezialisiert hat.
- Vorteile: Flexible Arbeitszeiten, hybrides Arbeiten und ein faires Gehalt mit variabler Vergütung.
- Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit vielen Möglichkeiten zur persönlichen und beruflichen Weiterentwicklung.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Technologie und arbeite mit den neuesten AI-Technologien.
- Qualifikationen: Master-Abschluss in Informatik oder verwandten Bereichen und Erfahrung in maschinellem Lernen.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 45000 - 65000 € pro Jahr.
Standort: Zürich oder München
Über Sphere-Energy
Wir sind ein junges, dynamisches und technologiegetriebenes Unternehmen, das sich der Entwicklung gezielter KI-gesteuerter Lösungen verschrieben hat, die die Produktentwicklung im breiten Bereich des Ingenieurwesens revolutionieren.
Über die Position
Wir suchen die klügsten Köpfe, die unser wachsendes Team als AI Simulation Engineer verstärken. In dieser Rolle werden Sie hochwirksame KI-Projekte in Zusammenarbeit mit führenden Kunden aus verschiedenen Branchen leiten und umsetzen sowie zur Entwicklung unseres internen KI- und Datenproduktportfolios beitragen. Sie werden praktisch mit realen multimodalen Datensätzen arbeiten, prädiktive Modelle erstellen und KI-gesteuerte Simulationstechnologien entwickeln, um die Produktentwicklung zu beschleunigen.
Ihre Rolle wird technische und praktische Expertise mit wissenschaftlicher Neugier kombinieren: von der Gewinnung von Erkenntnissen und dem Aufbau robuster KI-Modelle bis hin zur Gestaltung von Kundenlösungen und der Anleitung der Weiterentwicklung unserer Technologieangebote. Dies ist mehr als nur ein Job – es ist eine Gelegenheit, die Zukunft unseres Unternehmens mitzugestalten und technologische Innovationen in einer der kritischsten Branchen unserer Zeit voranzutreiben.
Hauptverantwortlichkeiten
- Interne Produktentwicklung
- Forschung innovativer Wege zur Lösung identifizierter Marktprobleme durch Anwendung datengetriebener und physikbasierter KI-Technologien
- Eigenverantwortliche Entwicklung von neuen Simulationsprodukten/-angeboten
- Enger Austausch mit Stakeholdern zur Anforderungserhebung und Definition von Prioritäten
- Praktische Projektbeteiligung
- Teilnahme an der Umsetzung von Kundenprojekten durch Entwicklung neuer Funktionen und als wichtiger Sparringspartner für Projektmanager und relevante Kundenstakeholder
- Überwachung der Prozesse und Strukturen zur Einhaltung interner Zeitpläne
- Technologie-Scouting
- Unterstützung der ständigen Entwicklung unseres Dienstleistungsportfolios durch Identifizierung neuer technologischer Möglichkeiten
Profil
- Master-Abschluss in Daten-/Informatik, Angewandte Mathematik, Ingenieurwesen oder einem verwandten Bereich
- Relevante praktische Erfahrung im maschinellen Lernen, angewendet auf mindestens zwei verschiedene KI-Domänen – wie z.B. große Sprachmodelle, Computer Vision, Zeitreihenmodellierung usw.
- Starke Fähigkeiten in Python und gängigen Bibliotheken wie Pandas, Scikit-learn oder PyTorch
- Erfahrung in Rapid Prototyping, POCs und iterativer Modellverbesserung, idealerweise in einem kundenorientierten Umfeld
- Fähigkeit, mehrdeutige Ingenieurprobleme in KI-gesteuerte Lösungen zu übersetzen und die Modellleistung, Bereitstellungskomplexität, Latenz und Kosten-Nutzen-Abwägungen zu bewerten
- Kollaborative Denkweise gepaart mit einem hohen Maß an Eigenverantwortung und Initiative
- Neugier, aufkommende KI-Technologien, Architekturen und Werkzeuge zu erkunden
Nice to Have
- Expertise in multimodalen KI-Arbeiten und verschiedenen Architekturen (z.B. Transformer, multimodale Encoder) oder neuartigen Modalitäten (Multi-Sensor-Fusion, LAMs, generatives Design)
Vorteile
- Exposition gegenüber innovativen Technologien in realen Anwendungen in verschiedenen Branchen
- Ein dynamisches, junges und kollaboratives Arbeitsumfeld, das Innovation fördert
- Die Möglichkeit, die Strategie und den Produktfahrplan des Unternehmens zu beeinflussen
- Hybrides Arbeitsmodell und flexible Arbeitszeiten
- Fairer Marktlohn + variable Vergütung
AI Engineer Arbeitgeber: Sphere Energy
Sphere-Energy ist ein hervorragender Arbeitgeber, der innovative Technologien und eine dynamische Arbeitsumgebung bietet. Mit einem hybriden Arbeitsmodell und flexiblen Arbeitszeiten fördern wir eine ausgewogene Work-Life-Balance und bieten unseren Mitarbeitern die Möglichkeit, an bedeutenden Projekten im Bereich KI und Simulation zu arbeiten. Zudem unterstützen wir die persönliche und berufliche Weiterentwicklung durch gezielte Schulungen und spannende Herausforderungen in einer inspirierenden Teamkultur.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so AI 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 Sphere Energy 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 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 Engineer bei Sphere Energy gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Sphere Energy 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 Sphere Energy entscheidend sein!
