Das CERN, das Labor f\u00fcr Teilchenphysik, das j\u00e4hrlich Petabytes an Kollisionsdaten generiert, hat sich mit Mistral zusammengetan, um ein speziell f\u00fcr die physikalische Forschung entwickeltes Grundmodell zu entwickeln. Ziel ist es, ein Modell zu trainieren, das die besondere Struktur von Daten zu Teilchenwechselwirkungen versteht.<\/p>\n
Das CERN hat sich f\u00fcr ein europ\u00e4isches KI-Unternehmen entschieden. F\u00fcr Organisationen in der DACH-Region, die mit Beschr\u00e4nkungen hinsichtlich der Datenhoheit zu k\u00e4mpfen haben, wird diese Entscheidung nichts Neues sein. Wir haben bereits Suchauftr\u00e4ge durchgef\u00fchrt, bei denen sich die Auswahlliste auf Kandidaten beschr\u00e4nkte, die Modelle innerhalb einer europ\u00e4ischen Cloud-Infrastruktur entwickelt oder optimiert hatten. Die Compliance-Anforderungen bestimmen, wer \u00fcberhaupt in Betracht gezogen wird, und Kandidaten, die diese Erfahrung nachweisen k\u00f6nnen, kommen bei den technischen Pr\u00fcfungen schneller voran.<\/p>\n
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. F\u00fcr all diese Vorhaben werden Fachkr\u00e4fte ben\u00f6tigt, die sowohl das Fachgebiet als auch die Modellarchitektur verstehen. Kandidaten, die \u00fcber beide Kompetenzen verf\u00fcgen, sind schwer zu finden.<\/p>\n
F\u00fcr 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 verk\u00fcrzt werden, was ausschlaggebend f\u00fcr die Einstellung war.<\/p>\n
Das CERN entwickelt L\u00f6sungen f\u00fcr die Physikforschung. Die Unternehmen, die sich an uns wenden, entwickeln L\u00f6sungen zur Optimierung der Lieferkette, zur vorausschauenden Instandhaltung und zur Finanzmodellierung. Das von ihnen gesuchte Kompetenzprofil ist bemerkenswert \u00e4hnlich: Jemand, der ein Modell an einen bestimmten Datentyp anpassen und die Ergebnisse den Stakeholdern erkl\u00e4ren kann, die das gesch\u00e4ftliche Problem verstehen.<\/p>\n