Auf einen Blick
- Aufgaben: Leite ein kleines Team und entwickle innovative KI-Modelle für die Suchoptimierung.
- Unternehmen: Ein aufregendes Series A Startup in Berlin mit Fokus auf generative KI-Technologien.
- Vorteile: Jahresgehalt bis zu 150.000 € plus Equity und hybrides Arbeiten.
- Weitere Informationen: Möglichkeit zur Relocation und Sponsorship für internationale Talente.
- Warum dieser Job: Gestalte die technische Richtung eines schnell wachsenden Unternehmens und mache echten Einfluss.
- Qualifikationen: Erfahrung in der Leitung komplexer ML-Systeme und tiefes Verständnis von LLMs.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 150000 - 150000 € pro Jahr.
Unser Kunde ist ein mit 21 Millionen Dollar finanziertes Series A-Startup, das in einer der aufregendsten neuen Kategorien der Technologie tätig ist: generative Engine-Optimierung (SEO, aber für KI-Suche). Sie helfen über 1.300 Marken, darunter Chanel, TUI und Axel Springer, zu verstehen und zu verbessern, wie sie erscheinen, wenn Menschen ChatGPT, Perplexity oder Gemini eine Frage stellen. Seit der Gründung im Februar 2025 haben sie bereits über 7,5 Millionen Dollar ARR überschritten und gehören zu den am schnellsten wachsenden GEO-Plattformen in Europa.
Was ist für Sie drin?
- Eine prägende Führungsrolle in einem der aufregendsten KI-Startups Europas, in der Sie sowohl die technische Richtung als auch die Produkt-Roadmap persönlich gestalten.
- Ein Grundgehalt von bis zu 150.000 € jährlich + Eigenkapital.
- Hybrides Arbeiten mit einem schönen Büro in Berlin als Basis.
- Ein kleines, eng verbundenes DS-Team, in dem Ihre Entscheidungen wirklich einen Unterschied machen.
- Zusammenarbeit mit ehrgeizigen, technisch versierten Gründern, die ein produktdefinierendes Produkt entwickeln.
Was werden Sie tun?
- Entwerfen, trainieren und bereitstellen von Modellen, die KI-Suchempfehlungen unterstützen, während Sie ein kleines DS-Team leiten und betreuen.
- Entwicklung neuartiger Algorithmen, die das Verhalten von LLMs rückentwickeln, und Verantwortung für den gesamten ML-Lebenszyklus von der Forschung bis zur Produktion.
- Architektur skalierbarer Daten- und ML-Systeme über Pipelines, Evaluierungsrahmen und Modellbereitstellung.
- Schreiben und Überprüfen von produktionsreifem Code.
Wen wir suchen:
- Ein erfahrener Datenwissenschaftsleiter, der persönlich komplexe ML-Systeme von der Forschung bis zur Produktion besessen und skaliert hat, nicht nur andere beaufsichtigt hat.
- Tiefes, grundlegendes Verständnis von LLMs und KI-Suche, mit soliden Systeminstinkten in Bezug auf APIs, Pipelines und Produktionsinfrastruktur.
- Die Kommunikationsfähigkeiten, um komplexe technische Arbeiten an Führungskräfte und Kunden zu übersetzen.
- Hintergrund in schnell wachsenden Startups, erstklassigen Technologieunternehmen und/oder Forschung.
Fähigkeiten: Python, SQL, PyTorch, TensorFlow, HuggingFace, ONNX, GCP, BigQuery, FastAPI, Docker, OpenAI, Claude, Gemini, Llama.
Umzug möglich, Sponsoring möglich.
Klingt das nach Ihnen? Bewerben Sie sich direkt!
Engineering Manager, Data Science | €150K | Series A | Berlin (Hybrid) Arbeitgeber: Bluebird
Unser Kunde ist ein aufregendes Series A-Startup in Berlin, das an der Spitze der generativen Engine-Optimierung steht. Mit einem dynamischen Team und einer inspirierenden Arbeitskultur bietet das Unternehmen nicht nur ein wettbewerbsfähiges Gehalt von bis zu 150.000 € jährlich plus Equity, sondern auch die Möglichkeit, in einer hybriden Arbeitsumgebung zu arbeiten und aktiv an der Gestaltung eines bahnbrechenden Produkts mitzuwirken. Hier haben Sie die Chance, Ihre Karriere in einem schnell wachsenden Umfeld voranzutreiben und Ihre technischen Fähigkeiten in einem kreativen und unterstützenden Team weiterzuentwickeln.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Engineering Manager, Data Science | €150K | Series A | Berlin (Hybrid) erhalten könnten
✨Tipp Nummer 1
Netzwerken ist der Schlüssel! Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit Leuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Lass uns gemeinsam nach Verbindungen suchen, die dir helfen können, einen Fuß in die Tür zu bekommen.
✨Tipp Nummer 2
Bereite dich auf Vorstellungsgespräche vor, indem du häufige Fragen und technische Herausforderungen übst. Wir können dir helfen, die besten Ressourcen zu finden, um deine Fähigkeiten aufzufrischen und selbstbewusst aufzutreten.
✨Tipp Nummer 3
Zeige deine Leidenschaft für das Unternehmen und die Branche! Recherchiere über die neuesten Trends in der KI und generativen Optimierung, damit du im Gespräch glänzen kannst. Lass uns gemeinsam die besten Informationen zusammentragen.
✨Tipp Nummer 4
Bewirb dich direkt über unsere Website! Das zeigt dein Interesse und gibt dir die Möglichkeit, dich von anderen Bewerbern abzuheben. Wir sind hier, um dich bei jedem Schritt des Prozesses zu unterstützen.
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Engineering Manager, Data Science | €150K | Series A | Berlin (Hybrid) mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Sei authentisch!:Zeig uns, wer du wirklich bist! Deine Persönlichkeit und Leidenschaft für Data Science sollten in deiner Bewerbung deutlich werden. Lass uns wissen, warum du für diese Rolle brennst und was dich motiviert.
Betone deine Erfahrungen:Erzähle uns von deinen bisherigen Projekten und Erfolgen im Bereich Machine Learning. Wir suchen jemanden, der komplexe Systeme nicht nur überwacht, sondern selbst gestaltet hat. Zeig uns, wie du das gemacht hast!
Technische Skills klar darstellen:Mach eine Liste deiner technischen Fähigkeiten und wie du sie in der Vergangenheit angewendet hast. Wir lieben es, wenn du uns zeigst, dass du mit Tools wie Python, TensorFlow oder GCP vertraut bist. Sei konkret!
Bewirb dich über unsere Website:Wir empfehlen dir, deine Bewerbung direkt über unsere Website einzureichen. So stellst du sicher, dass wir alles schnell und unkompliziert erhalten. Wir freuen uns darauf, von dir zu hören!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Bluebird vorbereitet
✨Verstehe die Technologie
Mach dich mit den neuesten Trends in der KI und den spezifischen Technologien, die das Unternehmen verwendet, vertraut. Wenn du über Python, TensorFlow oder andere relevante Tools sprichst, zeige, dass du nicht nur die Theorie kennst, sondern auch praktische Erfahrungen hast.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Denke an spezifische Projekte oder Herausforderungen, die du in der Vergangenheit gemeistert hast. Sei bereit, diese zu erläutern und zu zeigen, wie deine Entscheidungen den Erfolg des Projekts beeinflusst haben. Das zeigt, dass du nicht nur redest, sondern auch handelst.
✨Kommunikation ist der Schlüssel
Da du komplexe technische Konzepte erklären musst, übe, wie du diese Informationen klar und verständlich präsentieren kannst. Überlege dir, wie du deine Ideen so vermitteln kannst, dass sie für Nicht-Techniker nachvollziehbar sind.
✨Zeige deine Führungsqualitäten
Bereite dich darauf vor, Fragen zu deiner Führungserfahrung zu beantworten. Denk darüber nach, wie du dein Team motiviert und unterstützt hast, um Ziele zu erreichen. Zeige, dass du nicht nur ein technischer Experte bist, sondern auch ein inspirierender Leader.
