पर प्रयोगात्मकहम ग्राहक अंतर्दृष्टि के भविष्य का निर्माण कर रहे हैं: तेज, बुद्धिमान और हमेशा उपलब्ध। वास्तविक ग्राहकों के डिजिटल जुड़वाँ बनाकर, हम कंपनियों को किसी भी प्रश्न पर तुरंत प्रतिक्रिया इकट्ठा करने में सक्षम बनाते हैं – साक्षात्कार या सर्वेक्षण के लिए दिनों या हफ्तों की प्रतीक्षा किए बिना। हमारे ग्राहकों में वित्त और खुदरा में जर्मनी के कुछ सबसे बड़े बी 2 सी ब्रांड शामिल हैं। टॉप -टियर वीसीएस और एआई विशेषज्ञों द्वारा समर्थित, हम तेजी से आगे बढ़ रहे हैं – और हम चाहते हैं कि आप हमारे साथ बढ़ें।
हम वर्तमान में देख रहे हैं छात्र अनुसंधान सहायक (लचीली मिनीजोब या HIWI) हमारी मशीन लर्निंग टीम का समर्थन करने के लिए मल्टी-एजेंट एमएल/एआई मूल्यांकन, एमएलओपी, और अनुकूलन के क्षेत्रों में प्रयोग और विकास-भाषा और बहु-मोडल मॉडल पर एक मजबूत ध्यान के साथ।
कार्य
आपकी भूमिका
आप हमारी एमएल टीम और सह-संस्थापकों के साथ मिलकर काम करेंगे, जो निम्नलिखित क्षेत्रों में से एक या अधिक में हैंड्स, प्रोटोटाइपिंग और विकास पर हैं:
- मल्टी-एजेंट सिस्टम के लिए मूल्यांकन विधियों का विकास, परीक्षण और सुधार करना
- अनुसंधान प्रयोग चलाना, विफलता के मामलों का विश्लेषण करना, और एमएल और एजेंटिक घटकों के लिए परीक्षण सुधार
- मॉडल की कमजोरियों, क्षमताओं, हमले मोड और मजबूती की जांच करना
- उत्पादन-तैयार उत्पाद सुविधाओं में एमएल घटकों का अनुवाद करना
कार्य विधा
- पूरी तरह से दूरस्थ
- विकल्प 1: एक दूरस्थ मिनी-जॉब (कर-मुक्त) के रूप में 5-10 घंटे/सप्ताह-एक विश्वविद्यालय की भूमिका के साथ-साथ प्रासंगिक उद्योग के अनुभव को प्राप्त करने के लिए आदर्श, विशेष रूप से वास्तविक दुनिया की प्रयोगशाला और उत्पाद जोखिम के साथ अकादमिक कार्य को पूरक करने के लिए
- विकल्प 2: HIWI / वर्किंग स्टूडेंट के रूप में 15-20 घंटे / सप्ताह – शेड्यूल आपके विश्वविद्यालय और नौकरी की प्रतिबद्धताओं के लिए अनुकूलित
- अपने विश्वविद्यालय और नौकरी के कार्यक्रम में समायोजित
- एक मास्टर थीसिस का सह -पर्यवेक्षण यदि विषय काम के साथ संरेखित करता है – अपने MSC थीसिस के लिए भुगतान किया जाता है
आवश्यकताएं
न्यूनतम आवश्यकताओं
- पायथन कौशल (विशेष रूप से OOP, LLMS)
- अनुभव प्रशिक्षण या गहन शिक्षण मॉडल का मूल्यांकन करें – Pytorch
- से पहचान ट्रांसफार्मर-आधारित आर्किटेक्चर एनएलपी या सीवी में
- आराम करना स्वामीgit, ssh, और कमांड लाइन वर्कफ़्लोज़
- अंग्रेजी में स्पष्ट रूप से परिणामों को संवाद करने की क्षमता (बोली और लिखी गई) – जर्मन विश्लेषण के लिए एक प्लस है
- एक वर्तमान बीएससी, एमएससी, पीएचडी छात्र नामांकन एक जर्मन विश्वविद्यालय या एफएच में
बोनस अंक
- में 2+ साल का अनुभव एमएल-आधारित (यूएनआई) परियोजनाएं/ कार्यान्वयन
- पांडा, प्लॉटली, न्यूमपी, एजेंटिक फ्रेमवर्क में कौशल
- के साथ अनुभव करना एलएलएम/ एसएलएम/ वीएलएम के लिए प्रीट्रेनिंग या फाइन-ट्यूनिंग या आरएल
- के साथ अनुभव करना साझा जीपीयू वातावरण (जैसे, स्लरम, AWS, सर्वरलेस के माध्यम से)
- MLFLOW/ WANDB जैसे मूल्यांकन ट्रैकिंग टूल के साथ परिचित
फ़ायदे
हमारी पेशकश
- पूरी तरह से दूरस्थ कार्य
- स्टार्टअप ऊर्जा के साथ सहायक और कुशल वातावरण
- नौकरी बाजार की तैयारी के लिए सीवी बिल्डिंग के लिए अत्यधिक प्रासंगिक एआई/ एमएल कौशल सिखाना
- समाप्त डिग्री के बाद टीम में शामिल होने की प्रदर्शन की संभावना के आधार पर
- अनुभवी एआई इंजीनियरों और उत्पाद लीड से मेंटरशिप
- मुआवज़ा:
- मुख्य नौकरी के रूप में: Hiwi/काम करने वाले छात्र के रूप में: € 15/h- € 20/h 20h/सप्ताह या तक के अनुभव के आधार पर या
- साइड जॉब के रूप में: अनुभव/सीवी के लिए टैक्स फ्री साइड जॉब: 5-10h/सप्ताह के लिए मिनिजोब € 556/महीना – अनुभव और समय के आधार पर (लगभग € 14/h – € 28/h)
- प्रारंभिक सह-लेखक अवसर अगर हम एक साथ अनुसंधान प्रकाशित करते हैं
- तक पहुंच जीपीयू इन्फ्रास्ट्रक्चर
अगले चरण क्या हैं:
यदि आप इंजीनियरिंग के बारे में भावुक हैं, और प्रभावशाली एआई समाधानों को सह-बनाने के लिए तैयार हैं, तो बाहर तक पहुंचने में संकोच न करें! हम एक अच्छे फिट की तलाश कर रहे हैं, न कि एक आदर्श फिट।
अब साथ आवेदन करें
- एक साफ सीवी (फोकस/) प्रमुखता से दिखाना प्रासंगिक कौशल और एमएल अनुभव पर) – आप पाठ्यक्रम, परियोजनाएं और लिंक शामिल कर सकते हैं
- प्रेरणा का एक छोटा पत्र (सरल .txt ठीक है) – AI उत्पन्न ठीक है (लेकिन हम बाद में विवरण के बारे में पूछेंगे), रिकॉर्ड किया गया भाषण ठीक है, वर्तनी प्रासंगिक नहीं है, प्रारूपण प्रासंगिक नहीं है।
लेकिन कृपया इसका संक्षिप्त विवरण शामिल करें:
- यह आपके अनुभव/ कौशल को क्यों फिट बैठता है – हमारे लिए फिट है
- आप क्या सीखना चाहते हैं और हमारे साथ – अपनी योजनाओं के लिए फिट हैं
- कोई भी प्रासंगिक परियोजनाएं (कोड लिंक के साथ, यदि संभव हो तो) – उदाहरण एक लंबा रास्ता तय करते हैं
हमारी टीम में शामिल हों और सीखें कि कैसे एआई और एमएल को विचार से कार्यान्वयन तक ले जाना है।
कंपनी के बारे में
एक्सपेरियल एक मिशन पर तेजी से बढ़ने वाला एआई स्टार्टअप है, जिस तरह से कंपनियां ग्राहक अंतर्दृष्टि का उपयोग करती हैं। हमारे संस्थापक दो बाजार अनुसंधान पीएचडी और एक पूर्व-अलेफ अल्फा इंजीनियर हैं।
