Research Engineer, Content Understanding in Zürich

Research Engineer, Content Understanding in Zürich

Zürich Full Time 67500 - 82500 CHF / Jahr (geschätzt) Hybrid
Wwshemi

Auf einen Blick

  • Aufgaben: Entwickle innovative ML-Systeme für eine revolutionäre Suchmaschine.
  • Unternehmen: Exa, ein führendes AI-Labor mit bahnbrechenden Technologien.
  • Vorteile: Attraktives Gehalt, flexible Arbeitszeiten und spannende Projekte.
  • Weitere Informationen: Dynamisches Team mit großartigen Wachstumschancen.
  • Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Informationssuche und mache einen echten Unterschied.
  • Qualifikationen: Erfahrung in ML, idealerweise Master oder PhD, starke Programmierkenntnisse.

Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 67500 - 82500 CHF pro Jahr.

Exa ist ein angewandtes KI-Labor, das eine Suchmaschine entwickelt, die die Welt noch nie gesehen hat. Wir bauen massive Infrastruktur, um das gesamte Web zu durchsuchen, trainieren hochmoderne Einbettungsmodelle zur Verarbeitung und entwerfen super leistungsfähige Vektordatenbanken zur Abfrage. Unser ultimatives Ziel ist es, perfekte Suchergebnisse über alle Informationen der Welt zu erstellen, weit über Google hinaus.

Als Backend-Ingenieur spielst du eine entscheidende Rolle in unserer Sucharchitektur. Wir sind ziemlich flexibel, an welchen Projekten die Leute basierend auf ihren Fähigkeiten und Interessen arbeiten. Die Suchqualität hängt davon ab, was wir über eine Seite verstehen. Bevor etwas abgerufen werden kann, muss herausgefunden werden, was die Seite tatsächlich sagt. Das bedeutet, sie in die Teile zu zerlegen, die Inhalt sind, und die Teile, die Möbel sind, zu klassifizieren, welche Art von Seite es ist und worum es geht, zu beurteilen, ob die Seite überhaupt nutzbar ist, wann sie veröffentlicht wurde, wie gut sie ist und ob sie vertrauenswürdig ist, und herauszufinden, ob sie etwas sagt, das eine Seite, die wir bereits haben, nicht sagt.

Wir suchen einen Forschungsingenieur, der daran arbeitet. Es gibt viel Raum, dies gut zu machen.

Erforderliche Erfahrung:

  • Abschluss in ML (Master oder PhD mit mindestens 2 Jahren relevanter Erfahrung) oder ein außergewöhnlich starker Bachelor
  • Du kannst einen Transformer von Grund auf in PyTorch bauen und hast Modelle trainiert, die dann günstig genug sein mussten, um überall ausgeführt zu werden
  • Du arbeitest gerne mit groß angelegten Datensätzen und lebst in den Daten
  • Du bist mit Problemen vertraut, bei denen die Wahrheit noch nicht existiert, und deren Definition Teil des Jobs ist
  • Du kümmerst dich um das Problem, qualitativ hochwertige Informationen zu finden, und erkennst, wie wichtig dies für die Welt ist

Beispielprojekte:

  • Das Parsing auf den Seiten, wo es derzeit nicht funktioniert, zum Laufen bringen und die Verbesserung nachweisen
  • Ein Modell lehren, die Seitenqualität zu beurteilen und sicherzustellen, dass alle sich darauf einigen, was Qualität bedeutet
  • An Glaubwürdigkeit und Fehlinformationen als Modellierungsproblem arbeiten
  • Entscheiden, ob zwei Dokumente semantisch gleich oder wirklich unterschiedlich sind
  • Klassifizierung und Extraktion entwickeln, die genau im Webmaßstab sind und günstig genug, um überall ausgeführt zu werden
  • Die Überwachung für etwas entwerfen, für das niemand Labels hat, und herausfinden, ob es überhaupt lernbar ist
  • Ein schlechtes Suchergebnis auf die seitenbezogene Vorhersage zurückverfolgen, die es verursacht hat, und es an der Quelle beheben

Research Engineer, Content Understanding in Zürich Arbeitgeber: Wwshemi

Wwshemi ist ein hervorragender Arbeitgeber, der innovative Talente in einem dynamischen Umfeld fördert. Mit einem starken Fokus auf Mitarbeiterentwicklung und einer offenen, kollaborativen Unternehmenskultur bieten wir Ihnen die Möglichkeit, an spannenden Projekten im Bereich KI zu arbeiten und Ihre Fähigkeiten kontinuierlich auszubauen. Unsere Lage ermöglicht es Ihnen, in einem kreativen und technologieaffinen Umfeld zu arbeiten, das den Austausch von Ideen und die persönliche Entfaltung unterstützt.

Wwshemi

Kontaktdaten:

Wwshemi Recruiting-Team

Jobgipfel Expertenrat🤫

Wir sind der Meinung, dass du so Research Engineer, Content Understanding in Zürich erhalten könntest

✨Nutz Datanetzwerke und Communities

In der Datenbank-Industrie sind spezialisierte Netzwerke wie DB-Engines oder Stack Overflow Gold wert. Mach dich aktiv in diesen Communities, beantworte Fragen und teile dein Wissen. So kannst du dein Netzwerk erweitern und wertvolle Kontakte knüpfen.

✨Besuch relevante Meetups und Konferenzen

Halte Ausschau nach Data-Meetups oder Konferenzen in deiner Nähe – wie der Swiss Data Science Conference. Diese Gelegenheiten sind perfekt, um die richtigen Leute zu treffen, deinen Namen bekannt zu machen und vielleicht sogar direkt ein paar Stellenangebote zu ergattern.

✨Zeig dein Können mit eigenen Projekten

Egal ob ein eigenes kleines Datenbankprojekt oder ein Open-Source-Beitrag – zeig potenziellen Arbeitgebern, was du drauf hast! Du kannst deine Projekte auf GitHub oder in deinem Portfolio präsentieren, das macht einen super Eindruck.

✨Bewerbe dich direkt über unsere Website

Wenn du bei Wwshemi als Research Engineer, Content Understanding arbeiten willst, bewirb dich direkt auf unserer Webseite. So zeigst du gleich dein Interesse und erreichst die richtigen Ansprechpartner direkt. Wir freuen uns auf deine Bewerbung!

Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Research Engineer, Content Understanding in Zürich mit Bravour zu bestehen

Maschinenlernen (ML)
PyTorch
Transformer-Modelle
Datenverarbeitung
Dokumentenverständnis
Qualitätsbewertung von Inhalten
Klassifizierung und Extraktion

Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡

Datenkenntnisse heben:Für die Stelle im Bereich Datenbanken ists wichtig, dass du deine Kenntnisse in SQL, NoSQL oder anderen Datenbank-Technologien klar herausstellst. Erwähne konkrete Projekte oder Erfahrungen, wo du mit Datenbanken gearbeitet hast, um uns zu zeigen, was du drauf hast.

Anpassung CV auf technische Skills:Stell sicher, dass dein CV die relevanten technischen Fähigkeiten und Tools enthält, die in der Stellenbeschreibung erwähnt werden. Nutze klare Stichpunkte, um deine Erfahrungen und Fähigkeiten prägnant zu präsentieren – so sehen wir sofort, dass du der richtige Kandidat bist.

Cover Letter mit Motivation:In deinem Cover Letter solltest du erklären, warum du für eine Vollzeitstelle bei Wwshemi brennst. Teile uns mit, was dich an unserem Unternehmen reizt und wie deine Leidenschaft für Datenbanken dir hilft, bei uns erfolgreich zu sein. Das gibt uns ein gutes Gefühl für deine Motivation!

Langfristige Ziele darlegen:Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, wäre es super, wenn du uns auch Einblicke in deine langfristigen Karriereziele gibst. Wie siehst du deine Zukunft im Datenbanken-Bereich und wie kannst du dich bei Wwshemi weiterentwickeln? Das zeigt uns, dass du an einer langfristigen Zusammenarbeit interessiert bist.

Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Wwshemi vorbereitet

✨Datenbank-Techniken meistern

Mach dich fit in den gängigen Datenbanktechnologien wie SQL, NoSQL und vielleicht auch in etwas Big Data. In einem Vorstellungsgespräch für eine Vollzeitstelle wirst du wahrscheinlich technische Fragen und praktische Aufgaben erwarten, die zeigen, wie gut du diese Tools beherrschst.

✨Projekte im Portfolio präsentieren

Hast du an spannenden Datenbankprojekten gearbeitet? Sei bereit, deine Erfahrungen zu teilen und konkrete Herausforderungen zu diskutieren, die du gemeistert hast. Wenn du dein Portfolio vorbereitest, hebe hervor, wie deine Lösungen die Performance verbessert oder Daten effizienter verwaltet haben.

✨Soft Skills & Teamarbeit

Datenbank-Management ist oft ein Teamspiel. Sei bereit, deine Kommunikationsfähigkeiten und deine Erfahrungen in der Zusammenarbeit mit anderen IT-Fachleuten zu erläutern. Unternehmen suchen Leute, die nicht nur gut mit Daten umgehen können, sondern auch gut im Team arbeiten und komplexe technische Sachverhalte verständlich erklären können.

✨Langfristige Perspektive zeigen

Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, ist es wichtig, deine langfristigen Karriereziele zu zeigen. Sprich darüber, wie du dich in diesem Bereich weiterentwickeln möchtest und welche speziellen Kenntnisse oder Technologien du erlernen willst, um zum Wachstum des Unternehmens beizutragen.