Das CERN, das Labor für Teilchenphysik, das jährlich Petabytes an Kollisionsdaten generiert, hat sich mit Mistral zusammengetan, um ein speziell für die physikalische Forschung entwickeltes Grundmodell zu entwickeln. Ziel ist es, ein Modell zu trainieren, das die besondere Struktur von Daten zu Teilchenwechselwirkungen versteht.
Das CERN hat sich für ein europäisches KI-Unternehmen entschieden. Für Organisationen in der DACH-Region, die mit Beschränkungen hinsichtlich der Datenhoheit zu kämpfen haben, wird diese Entscheidung nichts Neues sein. Wir haben bereits Suchaufträge durchgeführt, bei denen sich die Auswahlliste auf Kandidaten beschränkte, die Modelle innerhalb einer europäischen Cloud-Infrastruktur entwickelt oder optimiert hatten. Die Compliance-Anforderungen bestimmen, wer überhaupt in Betracht gezogen wird, und Kandidaten, die diese Erfahrung nachweisen können, kommen bei den technischen Prüfungen schneller voran.
Zweitens ist das Modell darauf ausgelegt, eine bestimmte Art wissenschaftlicher Daten zu interpretieren. Energieunternehmen trainieren Modelle anhand seismischer Daten, Pharmaunternehmen optimieren sie anhand der Ergebnisse molekularer Simulationen, und Hersteller entwickeln Modelle, die Sensordaten auswerten. Für all diese Vorhaben werden Fachkräfte benötigt, die sowohl das Fachgebiet als auch die Modellarchitektur verstehen. Kandidaten, die über beide Kompetenzen verfügen, sind schwer zu finden.
Für Datenexperten in der DACH-Region sind diejenigen Positionen am gefragtesten, die Modellentwicklung mit fundierten Fachkenntnissen verbinden. Im letzten Quartal fragte ein Kunde gezielt nach einem Data Scientist, der bereits im industriellen Umfeld mit Zeitreihendaten von Sensoren gearbeitet hatte. Dank dieser Fachkenntnisse konnte die erwartete Einarbeitungszeit um Monate verkürzt werden, was ausschlaggebend für die Einstellung war.
Das CERN entwickelt Lösungen für die Physikforschung. Die Unternehmen, die sich an uns wenden, entwickeln Lösungen zur Optimierung der Lieferkette, zur vorausschauenden Instandhaltung und zur Finanzmodellierung. Das von ihnen gesuchte Kompetenzprofil ist bemerkenswert ähnlich: Jemand, der ein Modell an einen bestimmten Datentyp anpassen und die Ergebnisse den Stakeholdern erklären kann, die das geschäftliche Problem verstehen.
Angeregt durch Berichte von Datanami.