Auf einen Blick
- Aufgaben: Baue realistische digitale Arbeitsumgebungen für KI-Agenten und gestalte herausfordernde Aufgaben.
- Unternehmen: Mercor, ein Talentmarktplatz für führende KI-Labore.
- Vorteile: Flexible Arbeitszeiten, wettbewerbsfähige Vergütung und die Möglichkeit, an innovativen Projekten zu arbeiten.
- Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit großartigen Wachstums- und Entwicklungsmöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der KI und arbeite mit Experten aus verschiedenen Branchen zusammen.
- Qualifikationen: Erfahrung in Datenwissenschaft und Analytik, idealerweise in Fortune 500 Unternehmen.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 45 - 65 € pro Stunde.
Mercor arbeitet mit führenden KI-Labors am Projekt Atlas zusammen – einer Initiative zur Schaffung realistischer Unternehmensumgebungen, in denen fortschrittliche KI-Agenten trainiert und bewertet werden. Wir suchen erfahrene Fachleute für Datenwissenschaft und Analytik aus Fortune 500-Technologie-, Finanzdienstleistungs-, Einzelhandels- und Gesundheitsunternehmen, um die digitalen Arbeitsbereiche, die sie täglich nutzen, nachzubilden und die Aufgaben zu entwerfen, die die modernsten KI-Systeme wirklich herausfordern.
Sie bringen Ihre Expertise in angewandter Datenwissenschaft, Analytik-Engineering, Experimentierung oder ML-Produktarbeit ein, um eine hochrealistische Umgebung zu schaffen, die die Werkzeuge, Dateien und abteilungsübergreifenden Arbeitsabläufe einer modernen Unternehmensdatenorganisation widerspiegelt – und dann Aufgaben zu erstellen, die auf den Programmen basieren, die Sie tatsächlich heute verwenden.
Hauptverantwortlichkeiten- Erstellen Sie einen realistischen digitalen Arbeitsplatz, der sich auf die Drive-Ordner konzentriert, die Sie täglich verwenden – die Entwurfsdokumente, Experimentbeschreibungen, Stakeholder-Präsentationen, SQL-Snippets, Notebook-Exporte, Modellkarten, Dashboards und E-Mail-Threads, die widerspiegeln, wie Sie Ihre Arbeit tatsächlich organisieren.
- Entwerfen Sie mehrstufige Aufgaben, die auf Ihren realen Arbeitsabläufen basieren und das Navigieren durch mehrere Apps, Dateien und Stakeholder erfordern, um die fortschrittlichen KI-Agenten sinnvoll herauszufordern.
- Zusammenarbeit mit anderen Experten für Datenwissenschaft und Analytik in Ihrem Bereich, um die Umgebung zu gestalten, den Umfang der Aufgaben zu definieren und die Szenarien der anderen auf Realismus und Strenge zu überprüfen.
- Arbeiten Sie asynchron mit Forschungsteams zusammen, um das Aufgabendesign und die Bewertungskriterien für Benchmarks von Datenwissenschaftsagenten zu verfeinern.
- Tragen Sie zur Forschung und Benchmarking im Bereich fortschrittliche KI bei – die Arbeit, die Sie produzieren, informiert direkt darüber, wie führende Labore die nächste Generation von KI-Systemen trainieren und bewerten.
- BS / MS / PhD in einem quantitativen Fachgebiet
- 3+ Jahre Vollzeit-Erfahrung in einem Fortune 500-Technologie-, Finanzdienstleistungs-, Einzelhandels- oder Gesundheitsunternehmen
- Hintergrund in einem oder mehreren Bereichen wie: Angewandte Datenwissenschaft (Prognosen, kausale Inferenz, ML-Modellierung), Analytik-Engineering / Datenmodellierung, Experimentierung / A-B-Testplattformen und -methoden, Produktanalytik und Geschäftseinblicke, ML-Engineering oder Entscheidungswissenschaft / Operations Research.
- Tägliche Nutzung von Databricks / SAS Studio, Tableau / Power BI und Informatica PowerCenter / Talend.
- Starkes analytisches Denken und Schreiben – in der Lage, Datenwissenschaftsarbeitsabläufe in strukturierte Aufgabenspezifikationen zu übersetzen.
Hinweis zur Vergütung: Dieses Projekt soll mit einem effektiven Stundensatz beginnen, wird jedoch auf ein Modell umgestellt, bei dem Experten basierend auf der Qualität der geleisteten Arbeit und nicht auf einem pauschalen Stundensatz entschädigt werden.
Über Mercor: Mercor ist ein Talentmarktplatz, der Top-Experten mit führenden KI-Labors und Forschungsorganisationen verbindet. Unterstützt von Investoren wie Benchmark, General Catalyst, Adam D'Angelo und Jack Dorsey. Tausende von Fachleuten aus verschiedenen Bereichen tragen zu Projekten bei, die die nächste Generation von KI-Systemen gestalten. Wir berücksichtigen alle qualifizierten Bewerber unabhängig von rechtlich geschützten Merkmalen und bieten auf Anfrage angemessene Unterkünfte an.
Data Science & Analytics Expert Arbeitgeber: aitrainer
Mercor ist ein herausragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern die Möglichkeit bietet, an innovativen Projekten im Bereich Künstliche Intelligenz zu arbeiten. Mit einer dynamischen Arbeitskultur, die Zusammenarbeit und Kreativität fördert, sowie umfangreichen Wachstums- und Entwicklungsmöglichkeiten, ist Mercor der ideale Ort für Fachkräfte, die ihre Expertise in einem bedeutungsvollen Umfeld einbringen möchten. Die flexible Arbeitsweise und die enge Zusammenarbeit mit führenden AI-Labors machen diese Position besonders attraktiv für talentierte Data Science-Experten.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Data Science & Analytics Expert erhalten könnten
✨Wende dich an die richtigen Communities
Schau dir Online-Communities und Foren an, die sich um Data Science drehen, wie Kaggle oder GitHub. Engagiere dich dort aktiv, teile deine Projekte und lerne von anderen – das wird dir helfen, nicht nur einen Fuß in die Tür zu bekommen, sondern auch wertvolle Kontakte zu knüpfen.
✨Präsentiere deine Daten-Projekte
Baue ein Portfolio auf, das deine besten Projekte zeigt. Nutze Plattformen wie GitHub oder eine persönliche Webseite, um deine Arbeiten zu veröffentlichen. Arbeitgeber im Data Science-Bereich schauen oft direkt auf praktische Erfahrungen, also zeig, was du drauf hast!
✨Nimm an Meetups und Hackathons teil
Besuche lokale Data Science-Meetups oder nehme an Hackathons teil. Diese Veranstaltungen sind nicht nur super, um dein Wissen zu erweitern, sondern auch Gold wert für Networking. Du lernst Fachkollegen kennen und kannst auf Lockere Art und Weise Eventualjobs ergattern.
✨Direkte Bewerbungen über unsere Seite
Vergiss nicht, direkt auf unserer Website nach Stellenangeboten bei aitrainer zu schauen. Hier kannst du dich auf offene Datenwissenschaftsstellen bewerben und zeigst damit direktes Interesse, das viele Arbeitgeber schätzen!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Data Science & Analytics Expert mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Lass deine Daten sprechen!:In einem Bereich wie Data Science ist es entscheidend, dass du deine praktischen Fähigkeiten präsentierst. Wenn du an Projekten gearbeitet hast, die deine Analysefähigkeiten oder dein Wissen über Machine Learning demonstrieren, teile sie in deinem Lebenslauf oder füge einen Link zu deinem GitHub-Portfolio bei. Die Daten, die du analysiert hast, und die Tools, die du verwendest, sollten klar hervorgehoben werden.
Ergebnisse quantifizieren!:Unterstütze deine Erfahrung mit quantifizierbaren Ergebnissen. Zeige, wie du durch deine Analysen oder Modelle zur Entscheidungsfindung beigetragen hast oder wie deine Berechnungen den Rohdaten neue Erkenntnisse entlockt haben. Arbeitgeber in der Data Science sind oft an konkreten Verbesserungen und Effizienzsteigerungen interessiert!
Erläutere deine Lernbereitschaft!:Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, zeige in deinem Anschreiben, dass du bereit bist, zu lernen und dich weiterzuentwickeln. Sprich über deine Neugier für neue Technologien oder Methoden im Data Science Bereich. Vielleicht hast du auch Kurse besucht oder Zertifikate erworben, die deine Begeisterung zeigen!
Die richtige technische Sprache!:Achte darauf, dass deine Bewerbung alle relevanten technischen Begriffe enthält, die in der Data Science gebräuchlich sind. Nenne spezifische Programmier- und Analysetools wie Python, R oder SQL, die du beherrschst. Dies macht es für die Rekrutierer einfacher, schnell zu erkennen, dass du für die Rolle als Data Science & Analytics Expert bei aitrainer gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei aitrainer vorbereitet
✨Bereite deine technischen Skills vor
In einem Vorstellungsgespräch für eine Data-Science-Position wird oft dein Wissen über Tools wie Python, R oder SQL getestet. Mach dich mit gängigen Algorithmen und deren Einsatzmöglichkeiten vertraut, denn technische Fragen können schnell kommen. Lass uns sicherstellen, dass du in diesen Bereichen glänzt!
✨Verschaffe dir einen Überblick über Projekte
Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, ist es wichtig, dass du konkrete Erfahrungen und Projekte vorweisen kannst. Wenn du bereits an Data-Science-Projekten gearbeitet hast, sei bereit, diese in der Tiefe zu erläutern und zu diskutieren, wie du die Probleme gelöst hast. Dein Portfolio kann hier einen echten Unterschied machen!
✨Vorbereitung auf case studies
In Data-Science-Interviews sind case studies und praktische Probleme häufig Teil des Gesprächs. Übe, wie du strukturiert und logisch an solche Aufgaben herangehst. Arbeitgeber möchten sehen, wie du Daten analysierst und Lösungen entwickelst – bring also deine analytischen Fähigkeiten mit!
✨Zeige deine Leidenschaft für Daten
Mehr denn je geht es bei einer Vollzeitstelle darum, dass du nicht nur die Skills hast, sondern auch wirklich für das Feld brennst. Teile Anekdoten oder Erfahrungen, die zeigen, wie du zur Datenwissenschaft gekommen bist und was dich fasziniert. Diese Begeisterung kann für aitrainer entscheidend sein!
