Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle innovative Algorithmen und maschinelles Lernen für industrielle Anwendungen.
- Unternehmen: Synopsys, ein führendes Unternehmen in der Chip-Design-Technologie.
- Vorteile: Umfassende Vergütungspakete, einschließlich monetärer und nicht-monetärer Leistungen.
- Weitere Informationen: Dynamisches Team mit Fokus auf kontinuierliches Lernen und Zusammenarbeit.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft mit bahnbrechenden Technologien und echten Innovationen.
- Qualifikationen: Master-Abschluss in Ingenieurwesen, Informatik oder verwandten Bereichen erforderlich.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 45000 - 65000 € pro Jahr.
Wir sind: Bei Synopsys treiben wir die Innovationen voran, die unsere Lebensweise und unsere Verbindungen prägen. Unsere Technologie ist zentral für die Ära der allgegenwärtigen Intelligenz, von selbstfahrenden Autos bis hin zu lernenden Maschinen. Wir führen im Chipdesign, in der Verifikation und in der IP-Integration und ermöglichen die Schaffung von Hochleistungs-Siliziumchips und Softwareinhalten. Schließen Sie sich uns an, um die Zukunft durch kontinuierliche technologische Innovation zu transformieren.
Sie sind: Sie sind ein neugieriger und motivierter Ingenieur mit einer Leidenschaft für die Entwicklung innovativer Algorithmen und modernster Lösungen im Bereich maschinelles Lernen. Sie gedeihen in kollaborativen Umgebungen, genießen es, komplexe mathematische Herausforderungen anzugehen, und sind bestrebt, zu realen industriellen Anwendungen beizutragen. Ihr Hintergrund in Ingenieurwissenschaften, Informatik, Mathematik oder Physik hat Ihnen eine solide Grundlage in Programmierung und analytischem Denken vermittelt. Sie sind mit C++ und Python vertraut und haben Erfahrung oder ein großes Interesse an Bereichen wie maschinellem Lernen, künstlicher Intelligenz, Datenanalyse, Optimierung und Unsicherheitsquantifizierung.
Was Sie tun werden: Entwerfen, Implementieren, Warten, Testen, Evaluieren, Benchmarking und Dokumentieren fortschrittlicher Algorithmen und mathematischer Funktionen für ANSYS optiSLang. Enge Zusammenarbeit mit den Kundensupportteams, um sicherzustellen, dass die entwickelten Algorithmen anwendbar und effektiv für industrielle Szenarien sind. Lernen und Anwenden von Best Practices in der Softwareentwicklung, im maschinellen Lernen und in der Optimierung. Durchführung von Fehlerverifizierungen, Freigabetests und Bereitstellung von Unterstützung für zugewiesene Softwareprodukte. Untersuchung und Lösung technischer Probleme, die von QA oder Produktsupport identifiziert wurden, und Entwicklung innovativer Lösungen. Arbeiten unter Anleitung erfahrener Entwicklungsleiter und leitender Entwickler, um sowohl neue Methoden als auch die Verbesserung bestehender Implementierungen beizutragen.
Der Einfluss, den Sie haben werden: Verbesserung der Fähigkeiten von ANSYS optiSLang, Förderung von Innovationen in der Prozessintegration und der parametrischen Designoptimierung. Ermöglichung robuster, auf maschinellem Lernen basierender Sensitivitätsanalysen, Optimierungen und Unsicherheitsquantifizierungen, die es den Kunden ermöglichen, komplexe ingenieurtechnische Herausforderungen zu lösen. Verbesserung der Effizienz und Zuverlässigkeit industrieller Anwendungen durch modernste algorithmische Entwicklungen. Unterstützung bei der Erstellung leistungsstarker, multidisziplinärer Optimierungstools, die die Reichweite und den Einfluss der Synopsys-Lösungen erweitern. Beitrag zu Forschungsarbeiten und patentierbaren Ideen, die die Zukunft der Optimierungstechnologien gestalten. Erleichterung der nahtlosen Integration numerischer Simulationswerkzeuge, um skalierbare und flexible Design-Workflows für Kunden weltweit sicherzustellen.
Was Sie benötigen: Master-Abschluss in Ingenieurwissenschaften, Informatik, Mathematik, Datenwissenschaft, Technischer Physik oder einem verwandten Bereich. Starke Kenntnisse in C++ und Python-Programmierung, mit Erfahrung in objektorientierter Entwicklung. Hintergrund in mindestens einem der folgenden Bereiche: maschinelles Lernen, künstliche Intelligenz, Datenanalyse, Einzelzieloptimierung, mehrzielige Entscheidungsfindung oder Unsicherheitsquantifizierung. Vertrautheit mit Python-Bibliotheken für maschinelles Lernen und Datenanalyse, wie TensorFlow, Theano, PyTorch, Scikit-learn, pandas usw. Theoretisches Wissen über Regressions- und Klassifikationsmethoden sowie Erfahrung mit hochdimensionalen Anwendungen.
Wer Sie sind: Analytischer Denker mit starken Problemlösungsfähigkeiten. Effektiver Kommunikator, in der Lage, teamübergreifend zusammenzuarbeiten und Ideen klar zu teilen. Schneller Lerner, anpassungsfähig an neue Technologien und Methoden. Teamplayer, der gerne in geografisch verteilten Gruppen arbeitet. Detailorientiert, engagiert für Qualität und Exzellenz in allen Lieferungen.
Das Team, dem Sie angehören werden: Sie werden Teil des ANSYS optiSLang-Forschungs- und Entwicklungsteams, einer dynamischen Gruppe, die sich der Weiterentwicklung modernster Software für maschinelles Lernen, Sensitivitätsanalysen, Optimierung und Unsicherheitsquantifizierung widmet. Das Team fördert Innovation, Zusammenarbeit und kontinuierliches Lernen und arbeitet eng mit Experten aus den Bereichen Ingenieurwesen, Mathematik und Softwareentwicklung zusammen, um wirkungsvolle Lösungen für industrielle Anwendungen zu liefern.
Belohnungen und Vorteile: Wir bieten eine umfassende Palette von Vorteilen, die auf Ihre Bedürfnisse zugeschnitten sind. Unsere Gesamtvergütung umfasst sowohl monetäre als auch nicht-monetäre Angebote. Ihr Recruiter wird Ihnen während des Einstellungsprozesses weitere Details zu Gehaltsbereichen und Vorteilen mitteilen.
R&D Engineer – Machine Learning & Optimization (m/f/d) Arbeitgeber: Synopsys Inc
Synopsys ist ein hervorragender Arbeitgeber, der innovative Technologien vorantreibt und eine dynamische Arbeitsumgebung bietet, in der Kreativität und Zusammenarbeit geschätzt werden. Mit einem starken Fokus auf kontinuierliches Lernen und Entwicklungsmöglichkeiten ermöglicht das Unternehmen seinen Mitarbeitern, an bahnbrechenden Projekten im Bereich maschinelles Lernen und Optimierung zu arbeiten. Die Unternehmenskultur fördert den Austausch von Ideen und die Zusammenarbeit über verschiedene Disziplinen hinweg, was zu einer erfüllenden und bedeutungsvollen Karriere führt.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so R&D Engineer – Machine Learning & Optimization (m/f/d) erhalten könnten
✨Tipp Nummer 1
Nutze dein Netzwerk! Sprich mit Freunden, ehemaligen Kollegen oder Kommilitonen über offene Stellen. Oft erfährt man von Möglichkeiten, die nicht öffentlich ausgeschrieben sind.
✨Tipp Nummer 2
Bereite dich auf Vorstellungsgespräche vor, indem du häufige Fragen und technische Herausforderungen übst. Zeige, dass du nicht nur die Theorie beherrschst, sondern auch praktische Lösungen anbieten kannst.
✨Tipp Nummer 3
Sei proaktiv und zeige Interesse! Wenn du eine Firma im Auge hast, zögere nicht, direkt Kontakt aufzunehmen. Ein kurzes Anschreiben oder eine E-Mail kann den Unterschied machen.
✨Tipp Nummer 4
Bewirb dich direkt über unsere Website! So stellst du sicher, dass deine Bewerbung schnell und effizient bearbeitet wird. Außerdem kannst du dich über aktuelle Projekte und Entwicklungen informieren.
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um R&D Engineer – Machine Learning & Optimization (m/f/d) mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Sei kreativ mit deinem Anschreiben!:Dein Anschreiben ist deine Chance, uns zu zeigen, wer du wirklich bist. Nutze es, um deine Leidenschaft für Machine Learning und Optimierung zu betonen und wie deine Erfahrungen dich auf diese Rolle vorbereiten.
Zeige deine technischen Fähigkeiten!:Stelle sicher, dass du deine Kenntnisse in C++ und Python klar hervorhebst. Wir suchen nach jemandem, der nicht nur die Theorie kennt, sondern auch praktische Erfahrungen in diesen Programmiersprachen hat.
Mach es persönlich!:Erzähle uns von deinen bisherigen Projekten oder Herausforderungen, die du gemeistert hast. Das gibt uns einen Einblick in deine Problemlösungsfähigkeiten und wie du in einem Team arbeitest.
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 man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Synopsys Inc vorbereitet
✨Verstehe die Technologie
Mach dich mit den neuesten Entwicklungen in der Maschinenlernen- und Optimierungstechnologie vertraut. Lies aktuelle Artikel oder Studien, die sich mit den Algorithmen beschäftigen, die du möglicherweise verwenden wirst. So kannst du im Interview gezielt auf dein Wissen eingehen und zeigen, dass du wirklich interessiert bist.
✨Praktische Programmierkenntnisse zeigen
Bereite dich darauf vor, deine Programmierfähigkeiten in C++ und Python zu demonstrieren. Vielleicht gibt es im Interview eine praktische Aufgabe oder ein Coding-Challenge. Übe vorher an ähnlichen Aufgaben, um sicherzustellen, dass du deine Fähigkeiten selbstbewusst präsentieren kannst.
✨Fragen stellen
Bereite einige durchdachte Fragen vor, die du dem Interviewer stellen kannst. Das zeigt nicht nur dein Interesse an der Position, sondern auch dein Engagement für das Unternehmen. Frage nach den Herausforderungen, die das Team aktuell hat, oder nach den Technologien, die sie verwenden.
✨Teamarbeit betonen
Da die Rolle viel Zusammenarbeit erfordert, sei bereit, Beispiele aus deiner Vergangenheit zu teilen, wo du erfolgreich im Team gearbeitet hast. Betone, wie du Feedback angenommen und zur Verbesserung von Projekten beigetragen hast. Das zeigt, dass du ein echter Teamplayer bist.
