Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle innovative Bildverarbeitungs-Pipelines zur objektiven Hautfarbmessung.
- Unternehmen: Teoxane Laboratories, ein führendes Unternehmen in der Dermokosmetik.
- Vorteile: Praktische Erfahrung, flexible Arbeitszeiten und ein kreatives Umfeld.
- Weitere Informationen: Dynamisches Team mit großartigen Entwicklungsmöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Arbeite an spannenden AI-Projekten und beeinflusse die Zukunft der Hautpflege.
- Qualifikationen: Laufendes Masterstudium in Data Science oder verwandten Bereichen und starke Python-Kenntnisse.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 1305 - 1595 € pro Monat.
Teoxane Laboratories wurden 2003 in Genf, Schweiz, gegründet. Sie sind auf die Entwicklung und Herstellung von auf Hyaluronsäure basierenden Dermalfüllern und Dermokosmetika spezialisiert. Die Stärke von Teoxane liegt darin, eine umfassende Patientenversorgung anzubieten. Mit ihren Produkten können Praktiker alle Arten von Falten, von den feinsten bis zu den tiefsten, auffüllen, um das jugendliche Volumen des Gesichts wiederherzustellen und den Hals sowie das Dekolleté mit natürlichen Ergebnissen zu behandeln. Die Unabhängigkeit und die menschliche Größe von Teoxane ermöglichen es dem Unternehmen, frei zu denken, zu handeln und innovativ zu sein.
Im Rahmen des Wachstums unseres Unternehmens suchen wir einen: AI Engineer Intern
Vertrag: 6 Monate (Beginn im Februar 2027)
Im IT-Bereich, als Teil des AI Lab, trägt dieses Praktikum zu Projekt ChromaDerm bei: objektive und reproduzierbare Messung des Hauttons aus klinischen Fotografien. Teoxane verfügt über einen großen fotografischen Datensatz, der in mehreren Studien, an verschiedenen Standorten und mit unterschiedlichen Bildgebungssystemen erworben wurde. Das Praktikum umfasst zunächst den Aufbau der Messschicht – wie präzise Hautfarbe aus diesen Bildern gelesen werden kann – und dann das darauf basierende Vorhersagemodell.
Hauptaktivitäten:
- Aufbau einer Bildverarbeitungs-Pipeline zur Abtastung der Hautfarbe an mehreren Gesichtsstellen mit automatisierter Qualitätskontrolle (Gesichtsegmentierung, Ablehnung von Spiegelungen, Schatten und Occlusionen)
- Quantifizierung der Messgenauigkeit: Varianzzerlegung nach Subjekt, Standort, Bildgebungssystem, Betrachtungswinkel und Besuch; Wiederholbarkeit und Test–Retest-Analyse
- Charakterisierung und Korrektur oder statistische Berücksichtigung von Unterschieden zwischen Bildgebungssystemen
- Entwicklung eines kalibrierten probabilistischen Modells zur Schätzung des Fitzpatrick-Hauttyps mit expliziter Unsicherheit und einer Logik zur Kennzeichnung von abweichenden Fällen zur menschlichen Überprüfung
- Durchführung vordefinierter Robustheits- und Fairnessprüfungen über den gemessenen Hauttonbereich
- In einer zweiten Phase, als Unterstützungsprojekt, Beitrag zu anderen Initiativen des AI Lab wie Noesis (Teoxanes interner KI-Assistent) und LightRAG-basiertem Dokumentenverarbeitung
- Dokumentation der Methodik, Ergebnisse und des Codes zur Sicherstellung der Projektkontinuität
Ihr Profil:
- Aktuelles Masterstudium in Data Science, Angewandte Statistik, Ingenieurwesen oder einem verwandten Bereich
- Starke Kenntnisse in Python: NumPy, pandas, scikit-learn und Bildverarbeitung (OpenCV, Pillow)
- Solide angewandte Statistik: Varianzkomponenten, Unsicherheitsquantifizierung, Kalibrierung
- Vertrautheit mit PyTorch; Interesse an Farbmetrik (CIELAB), LLMs und RAG ist von Vorteil
- Neugierig, rigoros, autonom; arbeitet gut unabhängig und im interdisziplinären Team
- Fließend in Englisch; Französisch ist von Vorteil
Teoxane SARue de Lyon, 1051203 GENEVE
AI Engineer Intern in Geneva Arbeitgeber: Teoxane SA
Teoxane SA bietet eine dynamische und unterstützende Arbeitsumgebung in Genf, die es Mitarbeitern ermöglicht, ihre Fähigkeiten im Finanzbereich weiterzuentwickeln. Mit einem starken Fokus auf Mitarbeiterwachstum und einer offenen Unternehmenskultur fördert Teoxane Innovation und Teamarbeit, während sie gleichzeitig wettbewerbsfähige Vergütungen und flexible Arbeitsbedingungen bieten. Diese Position als Regional Financial Controller ist eine hervorragende Gelegenheit, wertvolle Erfahrungen in einem internationalen Umfeld zu sammeln und zur Optimierung von Investitionen beizutragen.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so AI Engineer Intern in Geneva erhalten könntest
✨Nutze Hochschulkarrieremessen
Bei der Suche nach einem Datenwissenschafts-Praktikum solltest du unbedingt die Karrieremessen an deiner Universität nutzen. Dort kannst du direkt mit Firmen, die gerade Praktika anbieten, in Kontakt treten – so zeigst du dein Interesse und kannst dir einen persönlichen Eindruck verschaffen.
✨Engagiere dich in Data-Science-Communities
Schau dich in lokalen oder Online-Communities um, die sich mit Data Science befassen. Plattformen wie Meetup oder spezielle Slack-Channels bieten tolle Gelegenheiten, um Gleichgesinnte zu treffen, von aktuellen Trends zu erfahren und eventuell sogar Stellenangebote zu bekommen.
✨Praktische Projekte zeigen
Baue dir ein Portfolio mit Projekten auf, die deine Fähigkeiten in Data Science zeigen. Dies kann ein kleines Machine-Learning-Projekt oder eine Datenanalyse sein. Verlinke diese Arbeiten in deinem Lebenslauf, wenn du dich bei Teoxane SA bewirbst – so hinterlässt du einen bleibenden Eindruck.
✨Nutze unsere Plattform für Bewerbungen
Vergiss nicht, dich direkt über unsere Webseite bei Teoxane SA für Praktika zu bewerben. Wir haben dort viele interessante Angebote, und das Bewerben über uns erhöht deine Chance, gesehen zu werden!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um AI Engineer Intern in Geneva mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Zeig deine Datenliebe mit Projekten!:In der Datenwissenschaft ist es super wichtig, praktische Erfahrung zu zeigen. Teile einige deiner spannenden Projekte, sei es von deinem Studium oder von privaten Experimenten. Nutze GitHub oder andere Plattformen, um diese Projekte vorzustellen – das beeindruckt uns bei Teoxane SA definitiv!
Statistiken und Methoden im Anschreiben betonen:Bei einem Praktikum in der Datenwissenschaft wollen wir sehen, dass du dich mit den Grundlagen auskennst. Betone in deinem Anschreiben deine Erfahrungen mit statistischen Methoden, Datenanalyse-Tools oder Programmiersprachen wie Python oder R. Das macht deutlich, dass du bereit bist, tiefer einzutauchen und zu lernen.
Die richtige Ausbildung anführen:Wenn du dich für ein Praktikum bewirbst, ist es wichtig, deine akademischen Leistungen zu zeigen. Füge relevante Kurse und Projekte hinzu, die sich auf Datenanalyse oder maschinelles Lernen beziehen. Das hilft uns zu sehen, dass du das notwendige Wissen mitbringst, um bei Teoxane SA durchzustarten!
Werde kreativ im Lebenslauf!:Im Datenwissenschaftsbereich dreht sich vieles um Problemlösen und kreatives Denken. Sei also mutig und gestalte deinen Lebenslauf nicht nur informativ, sondern auch ansprechend! Hebe relevante Fähigkeiten, Tools und Erfahrungen hervor. Und vergiss nicht, dich über unsere Website zu bewerben – wir freuen uns darauf, von dir zu hören!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Teoxane SA vorbereitet
✨Bereite dein Portfolio vor!
Als Data Science Praktikant sollten wir unsere bisherigen Projekte und Erfahrungen in einem Portfolio zusammenstellen. Zeige deine Analysen, Visualisierungen oder Modelle. Das gibt den Interviewern einen konkreten Eindruck von deinen Fähigkeiten und deinem Ansatz bei der Datenanalyse.
✨Technische Fragen im Data Science Bereich
Erwarte technische Fragen zu Algorithmen und statistischen Methoden, die wir in der Praxis angewendet haben. Sei bereit, über Machine Learning-Modelle, Datenaufbereitung und deine Erfahrungen mit Programmiersprachen wie Python und R zu sprechen.
✨Motivation und Lernwille betonen
Da es sich um ein Praktikum handelt, wird oft mehr auf dein Interesse und deine Lernbereitschaft geachtet. Zeige auf, warum du in das Data Science Team bei Teoxane SA möchtest und wie du deine Fähigkeiten weiterentwickeln willst. Ein echtes Interesse an der Materie überzeugt oft mehr als langjährige Erfahrung!
✨Fragen zur Teamarbeit und Analytics-Tools
Bereite dich darauf vor, über konkrete Situationen zu sprechen, in denen du im Team gearbeitet hast. Insbesondere in Data Science kommen oft Tools wie Jupyter Notebooks oder Tableau zum Einsatz. Wenn du damit Erfahrungen hast, bring sie zur Sprache und erläutere, wie du sie in Projekten eingesetzt hast!
