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5 Machine Learning Expert Jobs
Wir bieten Ihnen Mitarbeiter-Parkplätze und Fahrradstellflächen. Aufgrund des stetigen Personalzuwachses planen wir in Zukunft eine umfangreiche Parkplatzerweiterung.…
Head of Applied Science & Engineering – Ranking About the Role We are looking for a Head of Applied Science to lead the scientific strategy and execution for Ranking across…
Aufgabenbereich Durchführung gemeinsamer Forschung im Team sowie mit externen Partnern. Beitrag zu Lehraktivitäten. Aktive Teilnahme am wissenschaftlichen Leben der…
requirements and qualifications. Application Please send your application, including CV, academic transcript of records, and motivation letter to lars.wagner@tum.de. Contact Lars…
Profile Excellent university degree (Master) and PhD degree in neuroscience or a related field of study Extensive experience with programming (Python or Matlab) Passionate about…
technikAI
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Machine Learning zwischen Forschung und Anwendung
Machine-Learning-Expert:innen entwickeln Modelle, die aus Daten lernen und Vorhersagen, Rangfolgen oder Erkennungsleistungen liefern. Ein großer Teil der Arbeit besteht nicht im Training selbst, sondern in der Aufbereitung der Daten, der Auswahl sinnvoller Messgrößen und der Prüfung, ob ein Modell sich in der Praxis bewährt. In Forschung und Industrie unterscheiden sich Tempo und Ziel deutlich.
Genau diese Spannweite zeigt die Liste auf dieser Seite, mit deutlichem Gewicht auf der Wissenschaft. Mehrere Stellen sind Promotions- und Postdoc-Positionen: zur Informatik an einer technischen Universität, zu KI-gestütztem Verständnis chirurgischer Abläufe und zu multimodalen Modellen der menschlichen Hirnentwicklung. In der Praxis werden eine Leitung für angewandte Forschung zu Ranking-Systemen und eine KI-Fachkraft für die Krankenhausverwaltung gesucht.
Was Arbeitgeber erwarten
Für Forschungsstellen ist ein sehr guter Masterabschluss in Informatik, Mathematik, Physik oder einem verwandten Fach die Regel, für Postdoc-Positionen die abgeschlossene Promotion mit Veröffentlichungen. In der Industrie zählen nachweisbare Projekte, sichere Programmierkenntnisse und Erfahrung mit gängigen Lernbibliotheken. Wer in Medizin oder Verwaltung arbeitet, sollte außerdem Datenschutz und die Regeln der europäischen KI-Verordnung kennen.
Bei Promotionsstellen an deutschen Hochschulen sind befristete Verträge nach dem Wissenschaftszeitvertragsgesetz üblich, oft in Teilzeit. Fragen Sie nach Laufzeit, Betreuung, Rechenressourcen und Konferenzreisen. In Unternehmen lohnt die Frage, ob Modelle wirklich in den Betrieb gehen oder in Prototypen enden, und wer für die Datenqualität verantwortlich ist.
Machine Learning Expert in Zahlen
Machine Learning zwischen Forschung und Anwendung
Machine-Learning-Expert:innen entwickeln Modelle, die aus Daten lernen und Vorhersagen, Rangfolgen oder Erkennungsleistungen liefern. Ein großer Teil der Arbeit besteht nicht im Training selbst, sondern in der Aufbereitung der Daten, der Auswahl sinnvoller Messgrößen und der Prüfung, ob ein Modell sich in der Praxis bewährt. In Forschung und Industrie unterscheiden sich Tempo und Ziel deutlich.
Genau diese Spannweite zeigt die Liste auf dieser Seite, mit deutlichem Gewicht auf der Wissenschaft. Mehrere Stellen sind Promotions- und Postdoc-Positionen: zur Informatik an einer technischen Universität, zu KI-gestütztem Verständnis chirurgischer Abläufe und zu multimodalen Modellen der menschlichen Hirnentwicklung. In der Praxis werden eine Leitung für angewandte Forschung zu Ranking-Systemen und eine KI-Fachkraft für die Krankenhausverwaltung gesucht.
Was Arbeitgeber erwarten
Für Forschungsstellen ist ein sehr guter Masterabschluss in Informatik, Mathematik, Physik oder einem verwandten Fach die Regel, für Postdoc-Positionen die abgeschlossene Promotion mit Veröffentlichungen. In der Industrie zählen nachweisbare Projekte, sichere Programmierkenntnisse und Erfahrung mit gängigen Lernbibliotheken. Wer in Medizin oder Verwaltung arbeitet, sollte außerdem Datenschutz und die Regeln der europäischen KI-Verordnung kennen.
Bei Promotionsstellen an deutschen Hochschulen sind befristete Verträge nach dem Wissenschaftszeitvertragsgesetz üblich, oft in Teilzeit. Fragen Sie nach Laufzeit, Betreuung, Rechenressourcen und Konferenzreisen. In Unternehmen lohnt die Frage, ob Modelle wirklich in den Betrieb gehen oder in Prototypen enden, und wer für die Datenqualität verantwortlich ist.