Machine Learning Researcher | Jobs bei dida Datenschmiede GmbH

Machine Learning Researcher (w/m/d) - Hybrid

Festanstellung, Voll- oder Teilzeit · Berlin

Your mission

You will

work on machine learning research projects, in particular addressing the question of how machine learning methodologies can be further improved in order to achieve better performances in relevant applications; those applications are likely to be connected to either computer vision or natural language processing, however, also more general methodological questions might be of interest (e.g. meta learning, hyperparameter search, efficient training of neural networks)
also work on transferring theoretical insights to practical use cases which are usually part of respective research projects, with the goal of setting new industry standards
be able to publish your results in relevant journals or at machine learning conferences such as ICML, NeurIPS or ICLR
foster our strong connections to academia, keep up to date with advances in machine learning research and actively take part in our company’s collaborative learning and development environment
support the dida team in applying cutting-edge machine learning algorithms

Your Profile

You have

a MSc or PhD in mathematics, physic, computer science or a related field
published academic papers; machine learning related papers are a plus
a creative mind that likes to solve problems
grounded knowledge about machine learning and deep learning in particular

Why us?

You will work with an interdisciplinary team of people with a solid background in mathematics and statistics. We offer flexible working hours (full and part time) and have a nice office with good coffee in Berlin Schöneberg. We prefer a hybrid work model, but are open to remote work. We believe in science and support with publishing your research results.
Here are short descriptions of some projects we have worked on.
Estimate the amount of solar panels that fit on a roof (computer vision):
Given a satellite picture and a ground image of a house, automatically detect certain elements of a roof (including obstacles, dormers etc.) in order to find out how many solar panels fit on it. This involves inferring 3d information from 2d pictures in order to infer the roof pitch.
Detect, classify and suggest legal effectiveness of text paragraphs (NLP):
Automatically go through thousands of legal documents with the goal to classify dedicated paragraphs and check their legal effectiveness. This involves converting scans to text, coming up with a labelling scheme (problem modeling), and detecting different paragraphs automatically, before tackling the inference task.

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About us

dida is a machine learning software company with exciting problems for instance in computer vision and natural language processing. Our team tackles applied problems for different customers by using latest scientific advancements (especially in deep learning) and therefore believes that research oriented thinking can help solving real-world problems more efficiently.

At dida, we stand for equal opportunities, regardless of gender, nationality, ethnic background or disability. We encourage everyone, especially women, people of color, and people with disabilities to apply at dida.

Warum du dich für uns entscheiden solltest?

Du arbeitest in einem interdisziplinären Team von Mitarbeitern mit einem soliden Hintergrund in Mathematik und Statistik. Wir bieten flexible Arbeitszeiten (Voll- und Teilzeit) und haben ein schönes Büro mit gutem Kaffee in Berlin Schöneberg. Wir bevorzugen ein hybrides Arbeitsmodell, sind aber auch offen für mobiles Arbeiten. Wir glauben an die Wissenschaft und unterstützen Sie bei der Veröffentlichung Ihrer Forschungsergebnisse.

Hier sind kurze Beschreibungen von einigen Projekten, an denen wir gearbeitet haben.

Schätzung der Anzahl von Sonnenkollektoren, die auf ein Dach passen (Computer Vision):
Anhand eines Satellitenbildes und eines Bodenbildes eines Hauses sollen bestimmte Elemente eines Daches (einschließlich Hindernisse, Dachgauben usw.) automatisch erkannt werden, um herauszufinden, wie viele Sonnenkollektoren darauf passen. Dies beinhaltet die Ableitung von 3D-Informationen aus 2D-Bildern, um die Dachneigung zu ermitteln.

Erkennen, Klassifizieren und Vorschlagen der rechtlichen Wirksamkeit von Textabschnitten (NLP):
Automatisches Durchgehen von Tausenden von Rechtsdokumenten mit dem Ziel, bestimmte Absätze zu klassifizieren und ihre rechtliche Wirksamkeit zu überprüfen. Dies beinhaltet die Konvertierung von Scans in Text, die Entwicklung eines Etikettierungsschemas (Problemmodellierung) und die automatische Erkennung verschiedener Absätze, bevor die Inferenzaufgabe in Angriff genommen wird.

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Über uns

dida ist ein Softwareunternehmen mit dem Schwerpunkt Machine Learning, das sich mit spannenden Problemen zum Beispiel in den Bereichen Computer Vision und Natural Language Processing beschäftigt. Unser Team befasst sich mit angewandten Problemen für verschiedene Kunden, indem es die neuesten wissenschaftlichen Fortschritte (vor allem im Bereich Deep Learning) nutzt und glaubt, dass forschungsorientiertes Denken dabei helfen kann, Probleme in der realen Welt effizienter zu lösen.

dida steht für Chancengleichheit, unabhängig von Geschlecht, Nationalität, ethnischem Hintergrund oder Behinderung. Wir ermutigen alle, insbesondere Frauen, People of Color und Menschen mit Behinderungen, sich bei der dida zu bewerben.

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Wir freuen uns auf Dich!

Wir freuen uns über Dein Interesse an unserer Firma. Bitte fülle das folgende kurze Formular aus. Solltest du Schwierigkeiten mit dem Upload der Daten haben, wende Dich gerne per E-Mail an jobs@dida.do.