Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle innovative Informationsarchitekturen und trainiere Sprachmodelle für optimale Interaktion.
- Unternehmen: Wachsendes Unternehmen, das sich auf sichere und nützliche KI-Systeme konzentriert.
- Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, flexible Arbeitszeiten und großzügige Urlaubsregelungen.
- Weitere Informationen: Dynamisches Team mit Fokus auf gesellschaftliche Auswirkungen und Karrierewachstum.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der KI und arbeite mit führenden ML-Forschern zusammen.
- Qualifikationen: Erfahrener Python-Programmierer mit Kenntnissen in maschinellem Lernen und LLMs.
Über das Unternehmen: Die Mission des Unternehmens ist es, zuverlässige, interpretierbare und steuerbare KI-Systeme zu schaffen. Wir möchten, dass KI sicher und vorteilhaft für unsere Nutzer und die Gesellschaft als Ganzes ist. Unser Team ist eine schnell wachsende Gruppe engagierter Forscher, Ingenieure, Politikspezialisten und Geschäftsleiter, die zusammenarbeiten, um nützliche KI-Systeme zu entwickeln.
Über die Rolle: Wir suchen Forschungsingenieure, die uns helfen, die Interaktion von Claude mit externen Datenquellen neu zu gestalten. Viele der Paradigmen, wie Daten und Wissensbasen organisiert sind, setzen menschliche Konsumenten und Einschränkungen voraus. Dies ist in einer Welt von LLMs nicht mehr der Fall! Ihre Aufgabe wird es sein, neue Architekturen zu entwerfen, wie Informationen organisiert werden, und Sprachmodelle zu trainieren, um diese Architekturen optimal zu nutzen.
Verantwortlichkeiten:
- Entwicklung und Implementierung neuer Informationsarchitekturstrategien von Grund auf
- Durchführung von Feintuning und Verstärkungslernen, um Sprachmodelle zu lehren, wie sie mit neuen Informationsarchitekturen interagieren
- Erstellung von „harten“ Evaluationssets für Wissensbasen, um Fehlermuster zu identifizieren, wie Sprachmodelle mit externen Daten arbeiten
- Entwurf und Bewertung fortschrittlicher agentischer Suchfähigkeiten
Sie passen gut zu uns, wenn Sie:
- Ein sehr erfahrener Python-Programmierer sind, der schnell zuverlässigen, qualitativ hochwertigen Code produzieren kann, den Ihre Teamkollegen gerne verwenden
- Gute Erfahrung in der maschinellen Lernforschung haben
- Erfahrung in der Entwicklung von Software haben, die große Sprachmodelle wie Claude nutzt
- Ergebnisorientiert sind, mit einer Neigung zu Flexibilität und Einfluss
- Bereit sind, auch außerhalb Ihrer Stellenbeschreibung zu helfen
- Pair Programming genießen (wir lieben Pairing!)
- Mit erstklassigen ML-Forschern zusammenarbeiten möchten, um neue LLM-Fähigkeiten zu entwickeln
- Die gesellschaftlichen Auswirkungen Ihrer Arbeit schätzen
- Klare schriftliche und mündliche Kommunikation haben
Starke Kandidaten haben außerdem Erfahrung mit:
- Zusammenarbeit mit Produktteams, um schnell innovative Lösungen zu prototypisieren und bereitzustellen
- Aufbau komplexer agentischer Systeme, die LLMs nutzen
- Entwicklung skalierbarer verteilter Informationsabrufsysteme, wie Suchmaschinen, Wissensgraphen, RAG, Indizierung, Ranking, Abfrageverständnis und verteilte Datenverarbeitung
Vergütung: Die jährliche Vergütungsbandbreite für diese Rolle liegt zwischen 350.000 und 850.000 USD.
Logistik:
- Minimale Ausbildung: Bachelor-Abschluss oder eine gleichwertige Kombination aus Ausbildung, Schulung und/oder Erfahrung
- Erforderliches Studienfeld: Ein für die Rolle relevantes Feld, das durch Kursarbeit, Schulung oder berufliche Erfahrung nachgewiesen wird
- Minimale Berufserfahrung: Die erforderlichen Jahre an Erfahrung korrelieren mit den internen Anforderungen für die Position
- Standortbasierte Hybridpolitik: Derzeit erwarten wir, dass alle Mitarbeiter mindestens 25 % der Zeit in einem unserer Büros sind. Einige Rollen können jedoch mehr Zeit in unseren Büros erfordern.
- Visumsponsoring: Wir sponsern Visa! Allerdings können wir nicht für jede Rolle und jeden Kandidaten erfolgreich Visa sponsern. Wenn wir Ihnen jedoch ein Angebot machen, werden wir alle angemessenen Anstrengungen unternehmen, um Ihnen ein Visum zu besorgen, und wir behalten einen Einwanderungsanwalt, um dabei zu helfen.
Vorteile: Wir bieten wettbewerbsfähige Vergütung und Leistungen, optionale Aktien-Spendenübereinstimmungen, großzügigen Urlaub und Elternzeit, flexible Arbeitszeiten und einen schönen Büroraum für die Zusammenarbeit.
Research Engineer, Knowledge Team Arbeitgeber: United States Digital Space LLC
Unser Unternehmen ist ein hervorragender Arbeitgeber, der sich leidenschaftlich für die Entwicklung sicherer und nützlicher KI-Systeme einsetzt. Wir bieten eine dynamische Arbeitsumgebung, in der Teamarbeit und Innovation gefördert werden, sowie zahlreiche Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung. Mit flexiblen Arbeitszeiten, großzügigen Urlaubs- und Elternzeitregelungen und einem inspirierenden Büro schaffen wir einen Raum, in dem Mitarbeiter ihre Fähigkeiten entfalten und einen positiven Einfluss auf die Gesellschaft ausüben können.
Kontaktdaten:
United States Digital Space LLC Recruiting-Team
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Research Engineer, Knowledge Team erhalten könnten
✨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 United States Digital Space LLC 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 Research Engineer, Knowledge Team 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 Research Engineer, Knowledge Team bei United States Digital Space LLC gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei United States Digital Space LLC 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 United States Digital Space LLC entscheidend sein!
