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CuspAI
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11 – 50 Mitarbeitende
B2BKünstliche IntelligenzWissenschaft
CuspAI ist ein in Cambridge im Vereinigten Königreich ansässiges Unternehmen für künstliche Intelligenz und Materialwissenschaften, das schnellere Verfahren zur Entdeckung und Entwicklung neuartiger Materialien entwickelt. Die AI Materials Foundry des Unternehmens verbindet Materialwissenschaftler mit Industrielaboren, Daten- und Computing-Partnern sowie integrierten Laborabläufen, um die B2B-Materialentwicklung zu unterstützen. Das Unternehmen konzentriert sich auf Anwendungen in Bereichen wie Halbleiter, Energiespeicherung, Katalysatoren, Trennverfahren und weiteren Feldern der fortschrittlichen Fertigung und verbindet damit künstliche Intelligenz, wissenschaftliche Forschung und industrielle Technologie.
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Stellen im Unternehmen

Manager:in für wissenschaftliche Developer Relations — Hybrid in Singapur

Unterstütze CuspAI-Partner dabei, KI für die Entdeckung fortschrittlicher Materialien einzusetzen. Übersetze Herausforderungen der Materialwissenschaft in Plattformleitfäden, technische Ressourcen und gemeinsame Programme.

SGSingapurHybridVollzeitMittlere StufeSeniorErforderliche Sprache: EnglischDeveloper Relations
PythonPyTorch

Beschreibung

  • Bereitstellung wissenschaftlicher Expertise und technischer Beratung im gesamten Partnerökosystem von CuspAI
  • Entwicklung des technischen Enablements und des wissenschaftlichen Beratungsrahmens zur Unterstützung der Einführung der KI-Plattform von CuspAI
  • Zusammenarbeit mit dem Manager für Foundry-Partnerschaften zur Gewinnung von Technologie- und Industriepartnern
  • Übersetzung komplexer materialwissenschaftlicher Anforderungen in praxisnahe Plattformlösungen
  • Übernahme der zentralen technischen und wissenschaftlichen Schnittstellenfunktion für technische Führungskräfte von Partnern, Computational Chemists und Materialwissenschaftler:innen
  • Unterstützung von Partnern bei der Nutzung der CuspAI-Plattform zur Bewältigung von Herausforderungen in den Bereichen Halbleiterleistung, Kohlenstoffabscheidung und Energiespeicherung
  • Leitung technischer Workshops, Code-Alongs und wissenschaftlicher Demonstrationen für fachkundige externe Zielgruppen
  • Erstellung technischer Dokumentation, Beispiel-Notebooks, APIs und Referenzmaterialien für Workflows der fortschrittlichen Materialwissenschaft
  • Verknüpfung von Community-Veranstaltungen mit praktischer technischer Unterstützung für Discovery Sprints von Partnern
  • Zusammenarbeit mit den Teams für KI-Forschung, Computational Chemistry und Produktentwicklung, um Partnerfeedback in Plattformprioritäten zu überführen
  • Gemeinsame Erstellung von Fallstudien, Whitepapers und technischen Blogbeiträgen zu Deep Tech mit Marketing und PR

Anforderungen

  • Abgeschlossenes Studium oder gleichwertige Berufserfahrung in Materialwissenschaft, Chemie, Physik oder Elektrotechnik
  • Praktische Erfahrung mit Werkzeugen der Computational Chemistry, Software für Molekülsimulationen oder Python-basierten Data-Science-Workflows
  • Erfahrung mit PyTorch, ASE oder RDKit
  • Nachgewiesene Erfahrung in Developer Relations, technischem Part Engineering oder Application Science
  • Erfahrung in einem wachstumsstarken Start-up, einer Deep-Tech-Organisation oder einem Unternehmen für fortschrittliche Materialien ist wünschenswert
  • Ausgeprägte technische Kommunikationsfähigkeiten sowie die Fähigkeit, wissenschaftliche Konzepte und komplexe Workflows einer KI-Plattform in praxisnahe Anleitungen zu übersetzen
  • Starkes Interesse an zukunftsweisender KI und ihren Anwendungen in der Materialwissenschaft
  • Begeisterung für nachhaltige Technologien mit spürbarer Wirkung in der Praxis
  • Erfahrung in der Leitung gemeinsamer Developer- oder Forschungsökosystemprogramme mit großen Hardwaretechnologieunternehmen ist von Vorteil
  • Erfahrung in einer Halbleiter-Foundry, einem Designunternehmen oder bei einem Lieferanten für Elektronikmaterialien ist von Vorteil
  • Beherrschung einer weiteren für globale Zentren relevanten Sprache, etwa Japanisch, Koreanisch oder Deutsch, ist von Vorteil
  • Kenntnisse in Kristallografie, Materialeigenschaften und fortschrittlichen Machine-Learning-Modellen zur Eigenschaftsvorhersage sind von Vorteil
  • Bereitschaft, drei Tage pro Woche im Büro zu arbeiten
  • Bereitschaft zu regelmäßigen Reisen an andere Standorte für Zusammenarbeit und Projektarbeit

Zusatzleistungen

  • Beteiligung am Eigenkapital von CuspAI
  • 28 Tage Jahresurlaub in Deutschland, den Niederlanden oder dem Vereinigten Königreich bzw. 21 Tage in Japan, Singapur oder den USA, zusätzlich zu den örtlichen Feiertagen
  • 26 Wochen vollständig bezahlter Elternurlaub für primäre Betreuungspersonen
  • 12 Wochen vollständig bezahlter Elternurlaub für sekundäre Betreuungspersonen
  • Budget für berufliche Weiterentwicklung
  • Interdisziplinäre Zusammenarbeit mit Teams aus KI-Forschung, Computational Chemistry und experimenteller Wissenschaft
  • Angemessene Flexibilität und Anpassungen während oder nach dem Bewerbungsgespräch

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