Experte für Physik-AI-Training (Deutschland)

🔥 vor 30 Minuten

Jetzt Bewerben

Ähnliche Remote-Jobs finden

E-Mails für Remote-Jobs erhalten

📊 Überprüfen Sie Ihre Lebenslauf-Bewertung für diese Stelle

Verbessern Sie Ihre Chancen auf ein Vorstellungsgespräch, indem Sie Ihre Lebenslauf-Bewertung vor der Bewerbung überprüfen.

Lebenslauf hochladen

Anyone AI

WebsiteLinkedInAlle Stellen

11 - 50 Mitarbeiter

Gegründet 2022

📚 Bildung

🤖 Künstliche Intelligenz

🎯 Rekrutierung

💰 €1.500.000 Pre Seed Round - Anyone AI im 2022-06

Education • Artificial Intelligence • Recruitment

Anyone AI ist ein auf Lateinamerika fokussierter Karrierebeschleuniger und eine Ausbildungsakademie, die Softwareentwickler durch intensive, remote und mentorengeleitete Programme zu KI- und Machine-Learning-Experten ausbildet. Sie kombiniert technische Kursarbeit (z. B. Track für Machine Learning Developer), berufliche Vorbereitung (Optimierung von Lebenslauf/LinkedIn, Interview-Coaching, Englischübungen) und ein platzierungsorientiertes Modell (Einkommensanteilszahlungen und Zugang zu Arbeitgeberpartnerschaften), um Absolventen zu helfen, weltweit höher bezahlte KI-Positionen zu sichern. Anyone AI betreibt außerdem einen Talentmarktplatz, der seine Community mit Unternehmen verbindet, die KI-Talente suchen.

Beschreibung

• Entwurf fortgeschrittener physikalischer Aufgaben für hochentwickeltes AI-Training und Evaluation • Erstellung deterministischer Aufgaben mit genau einer richtigen Lösung • Verfassen vollständiger, verifizierter Lösungen und klare Dokumentation des Lösungswegs • Entwicklung von Aufgaben, die tiefgehendes physikalisches Denken und mehrschrittige Analysen prüfen, nicht nur Auswendiglernen • Bei Bedarf Einsatz von Python oder spezialisierten Tools zur Erstellung von Simulationen, Modellen oder rechnerischen Workflows • Sicherstellung, dass alle Ergebnisse technisch präzise, reproduzierbar und in gutem Englisch verfasst sind

🎯 Anforderungen

• Bachelor-, Master- oder PhD-Abschluss in Physik oder einem eng verwandten Fachgebiet • Umfangreiche Forschungs- oder Industrieerfahrung in theoretischer, experimenteller oder rechnerischer Physik • Fundierte Python-Kenntnisse; sicherer Umgang mit wissenschaftlichen Bibliotheken wie numpy, scipy oder ähnlichen • Solides Verständnis von Modellierung, Simulation, numerischen Methoden und mehrschrittigen Problemlösungen • Fähigkeit, originelle, anspruchsvolle Aufgaben zu entwerfen, die reale physikalische Arbeitsabläufe widerspiegeln • Ausgeprägte Detailgenauigkeit und technische Schreibfähigkeiten in Englisch