AI Research Scientist – Scientific Evaluation (ML/AI)

AI Research Scientist – Scientific Evaluation (ML/AI)

Freelance 90000 - 110000 CHF / Jahr (geschätzt) Homeoffice
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Auf einen Blick

  • Aufgaben: Bewerte AI-generierte ML/AI-Forschungspapiere und analysiere deren wissenschaftliche Qualität.
  • Unternehmen: Innovatives AI-Unternehmen aus Zürich, unterstützt von Y Combinator.
  • Vorteile: Vollständig remote, flexible Arbeitszeiten und Teilzeitvertrag.
  • Weitere Informationen: Arbeiten an bahnbrechenden AI-Systemen mit echten wissenschaftlichen Herausforderungen.
  • Warum dieser Job: Nutze deine Forschungskompetenz, um die Zukunft der autonomen AI zu gestalten.
  • Qualifikationen: PhD in ML/AI oder verwandtem Bereich und mindestens 3 Veröffentlichungen auf NeurIPS, ICML oder ICLR.

Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 90000 - 110000 CHF pro Jahr.

Lightly AG ist ein in Zürich ansässiges KI-Unternehmen und ein Spin-off von ETH/HSG, unterstützt von Y Combinator und erstklassigen Investoren. Unsere Technologien im Bereich maschinelles Lernen und Computer Vision werden von globalen Führern in den Bereichen autonomes Fahren, medizinische Bildgebung und visuelle Inspektion vertraut. Wir suchen erfahrene ML/AI-Forscher mit einer starken Publikationshistorie auf erstklassigen Konferenzen (NeurIPS, ICML, ICLR), um ein fortgeschrittenes Projekt zur Bewertung von KI-Forschung zu unterstützen.

Sie werden wissenschaftliche Arbeiten und Forschungsergebnisse, die von autonomen KI-Forschungsagenten generiert wurden, kritisch bewerten und deren technische Richtigkeit, wissenschaftliche Neuheit, experimentelle Strenge und allgemeine Forschungsqualität im Vergleich zu den Standards führender ML/AI-Konferenzen beurteilen.

Diese Position ist eine remote, projektbasierte Vertragsmöglichkeit mit flexiblen Arbeitszeiten.

Aufgaben

  • Kritische Bewertung von KI-generierten ML/AI-Forschungspapieren, einschließlich der Beurteilung ihrer wissenschaftlichen Beiträge, technischen Richtigkeit, Methodik, experimentellen Designs und Schlussfolgerungen.
  • Bewertung der wissenschaftlichen Neuheit und Bedeutung, um festzustellen, ob vorgeschlagene Ansätze bedeutende Fortschritte gegenüber bestehenden Forschungsständen darstellen.
  • Bewertung der experimentellen Strenge und Validität, einschließlich Baseline-Vergleiche, Auswahl von Benchmarks, Evaluationsmetriken, statistischen Nachweisen und Ablationsstudien.
  • Identifizierung methodologischer Mängel, unbegründeter Behauptungen, Inkonsistenzen oder irreführender Ergebnisse, die die wissenschaftliche Validität der vorgeschlagenen Beiträge untergraben.
  • Bewertung der Reproduzierbarkeit und technischen Solidität, einschließlich der Frage, ob die berichteten Ergebnisse ausreichend durch experimentelle Beweise und, wo verfügbar, begleitende Code- und Implementierungsdetails unterstützt werden.
  • Überprüfung und Verifizierung relevanter akademischer Literatur, Identifizierung übersehener Vorarbeiten, ungenauer Zitationen und unbegründeter Neuheitsansprüche.
  • Bewertung, ob KI-generierte Forschung den wissenschaftlichen Standards erstklassiger ML/AI-Konferenzen entspricht, wie NeurIPS, ICML und ICLR.
  • Bereitstellung strukturierter, evidenzbasierter Bewertungen der Forschungsqualität, einschließlich Stärken, Schwächen, kritischer technischer Bedenken und allgemeinem wissenschaftlichem Verdienst.
  • Anwendung detaillierter Bewertungsrubriken, um klare, gut begründete Begründungen für Ihre Bewertungen zu liefern.

Das Projekt konzentriert sich auf die Bewertung fortschrittlicher KI-generierter wissenschaftlicher Forschung, mit einem Schwerpunkt auf technischer Validität, wissenschaftlicher Neuheit, experimenteller Strenge und allgemeiner Forschungsqualität. Ihre Rolle besteht darin, Expertenurteile darüber abzugeben, ob die resultierende Forschung wissenschaftlich gültig, wirklich neu und von einer Qualität ist, die mit Arbeiten verglichen werden kann, die auf führenden ML/AI-Konferenzen akzeptiert wurden.

Anforderungen

  • Sie sind ein starker Kandidat, wenn Sie einen Doktortitel in Maschinenlernen, künstlicher Intelligenz, Informatik, Statistik oder einem eng verwandten technischen Bereich haben oder gleichwertige nachgewiesene Forschungsexpertise besitzen.
  • Sie haben mindestens 3 peer-reviewed Forschungspapiere bei NeurIPS, ICML und/oder ICLR veröffentlicht (harte Anforderung), idealerweise als Erstautor oder mit bedeutenden Forschungsbeiträgen.
  • Sie haben umfangreiche praktische Erfahrung in der ML/AI-Forschung, einschließlich der Entwicklung neuer Methoden, des Designs von Experimenten, der Analyse von Ergebnissen und der Veröffentlichung originärer wissenschaftlicher Arbeiten.
  • Sie haben ein starkes Verständnis für wissenschaftliche Methodik und experimentelle Strenge, einschließlich geeigneter Baselines, statistischer Validität, Benchmark-Design, Ablationsstudien und Reproduzierbarkeit.
  • Sie können unabhängig die Neuheit, Bedeutung und technische Solidität fortschrittlicher ML/AI-Forschung bewerten und sowohl bedeutende wissenschaftliche Beiträge als auch grundlegende methodologische Schwächen identifizieren.
  • Sie haben Erfahrung in der Überprüfung von Forschungspapieren für erstklassige ML/AI-Konferenzen oder -Zeitschriften, idealerweise NeurIPS, ICML oder ICLR – stark bevorzugt.
  • Sie sind sehr vertraut mit dem Stand der Technik in der ML/AI-Forschung und können neue Methoden kritisch mit bestehender Literatur und etablierten Benchmarks vergleichen.
  • Sie sind in der Lage, wissenschaftliche Ansprüche zu überprüfen, einschließlich der Überprüfung technischer Argumente, experimenteller Beweise, Zitationen und, wo relevant, Code-Implementierungen.
  • Sie verfügen über starke analytische und wissenschaftliche Schreibfähigkeiten und können nuancierte technische Urteile durch prägnantes, evidenzbasiertes Feedback artikulieren.
  • Sie können detaillierte Bewertungsrichtlinien und Bewertungsrubriken konsequent anwenden und dabei unabhängiges Expertenurteil ausüben.
  • Sie haben ein außergewöhnliches Auge fürs Detail, insbesondere bei der Identifizierung subtiler methodologischer Mängel, unbegründeter Schlussfolgerungen oder Diskrepanzen zwischen Ansprüchen und Beweisen.

Vorteile

  • Vollständig remote und flexibel – arbeiten Sie von überall.
  • Teilzeit-Vertragsrolle mit flexiblen Stunden.
  • Arbeiten Sie an der Bewertung von hochmodernen autonomen KI-Systemen, die in der Lage sind, umfassende wissenschaftliche Forschung durchzuführen.
  • Wenden Sie Ihre Forschungsexpertise an, um die wissenschaftlichen Fähigkeiten von Grenz-KI-Agenten zu bewerten und voranzutreiben.

AI Research Scientist – Scientific Evaluation (ML/AI) Arbeitgeber: Lightly

Lightly ist ein dynamisches Y-Combinator-Startup, das in der aufregenden Welt der KI tätig ist und eine Kultur fördert, die Innovation und Teamarbeit schätzt. Als Teil eines kleinen, talentierten Teams in Zürich oder remote hast du die Möglichkeit, direkt mit den Gründern zusammenzuarbeiten und einen bedeutenden Einfluss auf das Unternehmen zu haben. Wir bieten nicht nur ein wettbewerbsfähiges Gehalt und Aktienoptionen, sondern auch zahlreiche Vorteile wie erstklassige Gesundheitsversorgung, 25 Tage bezahlten Urlaub und regelmäßige Teamevents, die eine positive und unterstützende Arbeitsumgebung schaffen.

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Kontaktdaten:

Lightly Recruiting-Team

Jobgipfel Expertenrat🤫

Wir sind der Meinung, dass du so AI Research Scientist – Scientific Evaluation (ML/AI) erhalten könntest

✨Werd sichtbar in der Datenbank-Community

Wenn du im Bereich Datenbanken freelancest, ist es super wichtig, dass du in fachspezifischen Online-Communities unterwegs bist. Tauch ein in Foren wie Stack Overflow oder join lokale Meetups, wo du dein Wissen teilen und potenzielle Kunden kennenlernen kannst.

✨Zeig deine Skills mit einem Portfolio

Erstell ein öffentliches Portfolio, das deine besten Projekte und Arbeiten präsentiert. Mach das auf einer Webseite oder Plattform wie GitHub. Das hilft dir, bei potenziellen Kunden Eindruck zu schinden und zeigt deinem Fachwissen in Datenbanken.

✨Networking bei Veranstaltungen

Besuche Konferenzen und Workshops zu Datenbanksystemen. Hier kannst du direkt mit Menschen sprechen, die ein Interesse an deinen Freelance-Diensten haben könnten. Solche Gelegenheiten sind Gold wert für den Aufbau von Beziehungen und den Austausch von Ideen.

✨Direkt bei Unternehmen bewerben

Bei Lightly könntest du direkt nach Freelance-Möglichkeiten Ausschau halten. Oft haben Unternehmen spezifische Bedürfnisse, die sie kurzfristig besetzen möchten. Geh auf unsere Webseite und schau nach aktuellen Angeboten, da könnte vielleicht was Passendes für dich dabei sein!

Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um AI Research Scientist – Scientific Evaluation (ML/AI) mit Bravour zu bestehen

PhD in Machine Learning, Artificial Intelligence, Computer Science oder Statistik
Erfahrung in der Veröffentlichung von peer-reviewed Forschungsarbeiten
Kenntnis von wissenschaftlicher Methodologie und experimenteller Strenge
Fähigkeit zur kritischen Bewertung von ML/AI-Forschung
Erfahrung im Überprüfen von Forschungsarbeiten für Top-Konferenzen
Vertrautheit mit dem Stand der Technik in ML/AI-Forschung
Analytische Fähigkeiten

Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡

Portfelio Uschlüssle:Für eine freiberufliche Rolle im Bereich Datenbanken isch es mega wichtig, dass du e starkes Portfelio präsentierst. Zeig uns, wie du mit verschiedene Datenbanktechnologien umgaagsch und welche Projekte du umgsetzt hesch. D'Einbindung vo Proujekte, wo du zum Beispiel SQL oder NoSQL nutzt hesch, chann dir viel Pluspunkte bringe.

Kundenspezifische Angebote:Wenn du dii Bewerbig für Lightly schriibscht, mach e spezifischs Angebot. Überleg dir, wie du d'Anforderige vo de Stelle mit dini Fähigkeite verknüpfsch. Das zeigt, dass du das, was sie sueched, verstandisch und bereit bisch, es massgeschneidertes Projekt anzubieten.

Lebenslauf mit Technischer Tiefe:In dim Lebenslauf für eine freiberufliche Stelle im Datenbankbereich isch es wichtig, dass du dini technischen Fähigkeite genau auflistisch. Gschwind e Übersicht über d'Programmiersprachen und Werkzüg, wo du beherrschsch, und vergiss nöd, konkrete Beispiele für Projekte anzugeben, wo du die Technologien benutzt hesch.

Verfügbarkeit und Stundensatz:Mach klar, wie viel Zeit du für das Projekt einräumen kannst und was dein Stundensatz isch. Das hilft Lightly, werri zu planen und zeigt, dass du dir über d'Bedingige im Klaren bisch. E faire und transparente Angabe macht dich gleich viel sympatischer.

Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Lightly vorbereitet

✨Zeig din Portfolio!

Als Freiberufler im Bereich Datenbanken musst du die besten Projekte, die du gemacht hast, präsentieren. Mach sicher, dass dein Portfolio klar und beeindruckend ist, mit konkreten Beispielen von deinen Erfahrungen. Das gibt dem Kunden ein gutes Gefühl über din Können!

✨Technische Fähigkeiten betonen

Im Interview musst du sicherstellen, dass du all die wichtigen Tools und Technologien, wie SQL, NoSQL oder Datenbank-optimierungstechniken, beherrschst. Mach dich bereit für technische Fragen, die deine Fähigkeiten testen – vielleicht ein kleines Coding-Beispiel, um dein Wissen zu zeigen.

✨Kundenspezifische Lösungen präsentieren

Diskutier über, wie du spezifische Probleme gelöst hast, um dem Kunden zu zeigen, dass du ihre Bedürfnisse verstehst. Denk an Beispiele aus früheren Jobs, wo du individuelle Lösungen entwickelt hast, um Herausforderungen im Datenbankbereich zu meistern.

✨Selbstbewusst über Preise sprechen

Als Freiberufler darfst du nicht scheu sein, über deine Preise und Bedingungen zu sprechen. Sei bereit, deine Raten zu begründen und vielleicht auch Anpassungen zu besprechen, damit alles für beide Seiten passt. Das zeigt Professionalität und Vertrauen!