Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und verbessere Machine Learning Modelle für erneuerbare Energieproduktion.
- Unternehmen: Frühphasen-AI-Startup mit Fokus auf Wetter und Energiemärkte.
- Vorteile: Praktische Erfahrung, direkte Zusammenarbeit mit Gründern und Einfluss auf echte Projekte.
- Weitere Informationen: Dynamisches Team in Lausanne mit großartigen Wachstumschancen.
- Warum dieser Job: Arbeite an innovativen Lösungen für erneuerbare Energien und mache einen echten Unterschied.
- Qualifikationen: Starker Hintergrund in Machine Learning und Erfahrung mit Python.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 45000 - 65000 € pro Jahr.
WindLens ist ein frühes KI-Startup, das an der EPFL gegründet wurde und an der Schnittstelle von maschinellem Lernen, Wetter und Energiemärkten arbeitet, um erneuerbaren Betreibern und Händlern zu helfen, Risiken in einem sich schnell verändernden Netz zu managen. Wir werden vom EPFL AI Center, der Schweizerischen Nationalfonds und Innosuisse unterstützt und arbeiten mit führenden europäischen Windbetreibern und Handelsabteilungen in aktiven Pilotprojekten zusammen. Wir sind ein kleines, technisches Team mit Sitz in Lausanne. Wir arbeiten schnell, direkt mit Kunden an echten Produktionsdaten und suchen nach Personen, die von Anfang an Verantwortung für schwierige Probleme übernehmen möchten.
Wir suchen einen Maschinenlern-Ingenieur/Wissenschaftler für ein Praktikum, das sich auf die Verbesserung unserer lokalen Modellierung der erneuerbaren Produktion konzentriert. Sie werden direkt mit den Gründern an Forschungs- und Ingenieurproblemen arbeiten, die unmittelbare Auswirkungen auf das Produkt und die Kundenpiloten haben.
Konkrete Aufgaben:
- Entwicklung und Verbesserung von maschinellen Lernmodellen für die lokale erneuerbare Produktion auf Asset- und Portfolioebene
- Erforschung probabilistischer Methoden zur Quantifizierung von Unsicherheiten in Produktionsschätzungen (Ensemble-Ansätze, Quantilregression, bedingte generative Modelle, Kalibrierungstechniken)
- Aktuelle Forschung im Bereich ML für Wetter und erneuerbare Energien verfolgen und neue Techniken gegen reale Benchmarks prototypisieren
- Aufbau und Pflege einer skalierbaren Codebasis, die große Mengen an Wetter-, SCADA- und Marktdaten verarbeitet – einschließlich effizienter Datenpipelines, reproduzierbarer Trainingsinfrastruktur und Modellbereitstellung
- Durchführung von Experimenten von Anfang bis Ende: von der Hypothese bis zur Bereitstellung, mit rigoroser Bewertung gegen Produktionsdaten
Was wir suchen:
- Starker Hintergrund im maschinellen Lernen, idealerweise mit praktischer Erfahrung in Zeitreihen, spatiotemporalen Daten oder probabilistischer Modellierung
- Master-Abschluss oder Doktorand in Informatik, angewandter Mathematik, Physik, Ingenieurwesen oder einem verwandten Bereich
- Komfortabel im Umgang mit Python (insbesondere PyTorch), mit soliden Software-Engineering-Fähigkeiten – sauberer Code, Versionskontrolle, Reproduzierbarkeit
- Erfahrung im Umgang mit großen geospatialen oder Wetterdatensätzen (xarray, NetCDF, Zarr, Parquet) ist von Vorteil
- Hintergrund oder starkes Interesse an Wettervorhersage und/oder Energiemärkten wird sehr empfohlen
- Selbstständig, komfortabel mit Unklarheiten und in der Lage, ein Problem von der Forschung bis zur Produktion voranzutreiben
Machine Learning Researcher Arbeitgeber: WindLens
WindLens ist ein innovatives Start-up im Bereich KI, das an der EPFL angesiedelt ist und sich auf die Schnittstelle von maschinellem Lernen, Wetter und Energiemärkten konzentriert. Wir bieten eine dynamische Arbeitsumgebung in Lausanne, in der Teammitglieder die Möglichkeit haben, an bedeutenden Projekten zu arbeiten und direkten Einfluss auf unsere Produkte zu nehmen. Unsere Unternehmenskultur fördert Eigenverantwortung und schnelle Entscheidungsfindung, während wir gleichzeitig durch enge Zusammenarbeit mit führenden europäischen Windbetreibern und Handelsplätzen wertvolle Erfahrungen sammeln.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Machine Learning Researcher erhalten könnten
✨Nutze Campus-Events
Klar, wir wissen, dass Unis oft Jobmessen haben. Schaut euch auch spezielle Events für Datenbanken und IT an! Dort kriegt ihr nicht nur einen direkten Draht zu potenziellen Arbeitgebern wie WindLens, sondern könnt auch gleich mal euer Wissen und eure Skills zeigen.
✨Join die Datenbank-Communities
Es gibt coole Online-Communities und Foren speziell für Datenbank-Enthusiasten. Nutzt Plattformen wie Stack Overflow oder lokale Meetup-Gruppen, um Fragen zu stellen und Kontakte zu knüpfen. Wer weiß, vielleicht entdeckt jemand von WindLens euer Profil und denkt sich: 'Den wollen wir im Team haben!'
✨Praktika frühzeitig anvisieren
Denkt daran, dass die Bewerbung für Praktika oft schon ein halbes Jahr im Voraus beginnt. Haltet die Augen offen und checkt regelmäßig die Karriereseiten von Firmen wie WindLens. Je früher wir uns bewerben, desto besser stehen unsere Chancen!
✨Seid kreativ bei eurem Portfolio
Baut ein kleines Portfolio auf, das eure Projekte und Erfahrungen mit Datenbanken zeigt, auch wenn sie aus dem Studium kommen! Das kann ein großer Pluspunkt sein, um zu zeigen, was ihr draufhabt, wenn ihr euch für ein Praktikum bei WindLens bewerbt.
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Machine Learning Researcher mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Betone deine technischen Skills:Im Bereich Datenbanken ist es wichtig, deine technischen Fähigkeiten gut zur Geltung zu bringen. Liste relevante Kenntnisse wie SQL, NoSQL, oder Datenbankmanagementsysteme auf und vergiss nicht, deine Projekte oder Kursarbeiten anzufügen, die deine Fähigkeiten demonstrieren.
Motivation zeigen!:Da es sich um ein Praktikum handelt, suchen wir bei WindLens nicht nur nach Erfahrung, sondern auch nach Leidenschaft und Lernbereitschaft. In deinem Anschreiben solltest du klar machen, warum gerade dieses Praktikum bei uns für dich von Bedeutung ist und was du daraus mitnehmen möchtest.
Dokumente verständlich strukturiert:Achte darauf, dass dein Lebenslauf und deine anderen Dokumente klar strukturiert sind. Im Bereich Datenbanken sind Präzision und Übersichtlichkeit besonders wichtig – das zeigt, dass du den Umgang mit Daten ernst nimmst und auch in deiner Bewerbung ordentlich arbeitest.
Passende Projekte präsentieren:Wenn du bereits an Projekten gearbeitet hast, die sich mit Datenbanken beschäftigen, bring diese unbedingt in deinen Lebenslauf oder dein Portfolio ein. Konkrete Beispiele zeigen uns, wo deine Stärken liegen und erwecken Interesse an deiner Bewerbung!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei WindLens vorbereitet
✨Vertrautheit mit Datenbanktools zeigen
Stell sicher, dass du mit gängigen Datenbanktools wie MySQL, PostgreSQL oder MongoDB vertraut bist. Du könntest während des Interviews gefragt werden, wie man bestimmte Abfragen schreibt oder Probleme mit Datenbanken löst. Was wäre deine Herangehensweise, um ein spezifisches Datenbankproblem zu beheben?
✨Bereite dich auf technische Fragen vor
Für ein Praktikum im Bereich Datenbanken könnte man dir technische Fragen zu SQL oder Datenbankdesign stellen. Übe ein paar typische Fragen, wie das Erstellen von Joins oder das Normalisieren von Daten. Bereite dich darauf vor, deine Denkweise Schritt für Schritt zu erläutern.
✨Zeige deine Lernbereitschaft
Als Praktikant*in ist es wichtig, dass du deine Motivation und Lernbereitschaft zeigst. Unternehmensvertreter*innen suchen oft nach Kandidat*innen, die aufgeschlossen sind und schnell dazulernen können. Überlege dir, wie du in der Vergangenheit neue Skills erlernt hast und teile diese Erfahrungen!
✨Projekte in deinem Portfolio
Ob du nun an Hochschulprojekten oder persönlichen Projekten gearbeitet hast – bring ein paar Beispiele mit, die deine Fähigkeiten im Bereich Datenbanken zeigen. Sei bereit, darüber zu sprechen, was du gemacht hast, welche Herausforderungen es gab und welche Technologien du genutzt hast. Das kann einen großen Eindruck hinterlassen!
