En un coup d'œil
- Missions: Améliorez l'IA de Kapa pour répondre à des questions techniques complexes.
- Entreprise: Kapa, une entreprise innovante spécialisée dans l'IA.
- Avantages: Travail à distance, horaires flexibles et opportunités de développement professionnel.
- Autres infos: Travaillez avec une équipe fondatrice passionnée et apprenez constamment.
- Pourquoi ce job: Rejoignez une équipe dynamique et impactez le futur de l'IA.
- Qualifications: Master/PhD en informatique ou domaine connexe, expérience en apprentissage automatique.
Le salaire estimé est compris entre 61650 - 75350 € par an.
Kapa makes technical knowledge instantly accessible through AI assistants.
As a research engineer you will work on improving Kapa’s ability to answer harder and harder technical questions.
Check out Docker’s documentation (https://docs. docker. com) for a live example of what Kapa is (look for the “Ask AI” button).
- The Following Challenges Should Excite You
- Evaluating a RAG system in production without labelled data.
- Creating your own benchmark from scratch.
- Building an agentic retrieval system that can judge when to be fast and when to take more time.
- Fine tuning embeddings or rerank models.
- To Solve These Challenges You Will
- Work directly with the founding team and our software engineers.
- Keep up with the latest developments in the space and see how they can be applied.
- Design and run experiments.
- You May Be a Good Fit If You Have
- A Master's/ Ph D degree in Computer Science, Machine Learning, Mathematics, Statistics or a related field.
- A detailed understanding of machine learning, deep learning (including LLMs) and natural language processing.
- Hands-on experience in training, fine-tuning and deploying large language models.
- Have prior experience working with vector databases, search indices, or other data stores for search and retrieval use cases.
- Significant experience building evaluation systems for LLMs or search.
- Familiarity with various information retrieval techniques, such as lexical search and dense vector search.
- The ability to work effectively in a fast in a environment where things are sometimes loosely defined.
- Want to learn more about machine learning research.
This is neither an exhaustive nor necessary set of attributes.
Even if none of these apply to you, but you believe you will contribute to kapa. ai, please reach out.
We’re a distributed team and welcome applicants based anywhere in Europe.
We also have an office in Copenhagen for those who prefer working on-site or hybrid.
#J-18808-Ljbffr
Research Engineer, Applied AI employeur : kapa.ai
Kapa est un employeur exceptionnel qui valorise l'innovation et la collaboration au sein de son équipe dynamique. En tant qu'ingénieur Full-Stack AI, vous aurez l'opportunité de travailler sur des projets passionnants qui impactent directement les développeurs du monde entier, tout en bénéficiant d'un environnement de travail stimulant qui favorise la croissance personnelle et professionnelle. De plus, notre culture d'entreprise encourage l'expérimentation et l'apprentissage continu, ce qui fait de Kapa un lieu idéal pour ceux qui cherchent à faire une différence dans le domaine de l'IA.
Conseils d'expert StudySmarter🤫
Voici comment nous pensons que tu pourrais décrocher Research Engineer, Applied AI
✨Participe à des meetups de data science
Les meetups de data science sont une super opportunité pour rencontrer des professionnels du secteur en personne. Participe à des événements dans ta ville et n'hésite pas à échanger sur des projets personnels ou des datasets intéressants. Cela peut vraiment t'aider à créer des connexions avec des recruteurs ou des collègues potentiels !
✨Montre tes compétences avec des projets
Rien ne vaut un bon projet pour démontrer tes compétences en data science. Que ce soit un projet sur GitHub ou un blog où tu partages tes analyses, mets en avant ton savoir-faire. Les employeurs adorent voir des exemples concrets de ce que tu sais faire !
✨Vis les forums spécialisés
Rejoins des forums et des communautés en ligne spécifiquement dédiés à la data science, comme Kaggle ou des sous-forums sur Reddit. Non seulement tu pourras apprendre des autres, mais tu seras aussi au courant des opportunités d'emploi qui sont souvent partagées dans ces espaces.
✨Postule directement sur le site de kapa.ai
N’oublie pas de consulter notre site web pour des offres de full-time en data science chez kapa.ai. C'est souvent là qu’on affiche nos postes en premier, et postuler directement peut te donner un avantage ! Fais-le !
Nous pensons qu'il te faut ces compétences pour exceller en tant que Research Engineer, Applied AI
Quelques conseils pour ta candidature 🫡
Mets en avant tes compétences techniques:Pour le poste de data scientist chez kapa.ai, il est crucial de montrer tes compétences techniques. Assure-toi que ton CV liste des outils et langages de programmation que tu maîtrises, comme Python, R, ou SQL. N'oublie pas d'inclure des projets où tu as utilisé ces compétences, comme des analyses de données ou des modèles prédictifs.
Fais briller tes expériences de projet:Parle de tes projets en data science de manière détaillée dans ta lettre de motivation ou ton CV. Décris les problèmes que tu as résolus, les méthodes que tu as employées, et les résultats obtenus. Ça montrera à kapa.ai que tu sais appliquer la théorie à la pratique, ce qui est super important dans ce domaine.
Personnalise ta lettre de motivation:Quand tu rédiges ta lettre de motivation, mets l'accent sur pourquoi tu veux travailler spécifiquement chez kapa.ai. Mentionne ce qui te passionne dans leurs projets ou leurs valeurs, et comment tes aspirations s'alignent avec celles de l'entreprise. Ça donnera du poids à ta candidature !
Soigne le format de ton CV:Pour un poste à temps plein, il est essentiel d'avoir un CV clair et bien structuré. N'hésite pas à utiliser des graphiques pour illustrer tes compétences en data science, comme tes niveaux de maîtrise dans différents langages. Sinon, utilise des sections bien définies pour les projets, les expériences et les formations afin que tout soit facile à lire.
Comment te préparer à un entretien d'embauche chez kapa.ai
✨Prépare ton arsenal technique !
En data science, les compétences techniques sont primordiales. Sois prêt à répondre à des questions sur les algorithmes, la modélisation des données, et les langages de programmation comme Python ou R. N'hésite pas à réviser quelques concepts de machine learning et à pratiquer des analyses de données sur des jeux de données réels.
✨Montre ton portfolio
Pour un poste à temps plein, ce qui peut faire la différence, c’est un bon portfolio ! Prépare des projets clairs qui démontrent tes compétences en data science, comme des analyses que tu as réalisées ou des visualisations percutantes. Sois prêt à en discuter en profondeur pour prouver ta maîtrise technique.
✨Anticipe les études de cas
Les interviews en data science comportent souvent des études de cas où l'on te demande de résoudre un problème concret. Prépare-toi à décrire ta démarche pour analyser des données, définir des KPI ou même créer un modèle prédictif. Pratique avec des cas d’études donnés par des sites spécialisés ou lors de compétitions en ligne.
✨Comprends le business derrière les données
Au-delà des compétences techniques, les entreprises veulent savoir comment tu peux contribuer à leurs objectifs. Familiarise-toi avec les problématiques du secteur de kapa.ai et sois prêt à discuter comment tes compétences peuvent répondre à leurs besoins spécifiques en data science.
