Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und optimiere KI-Modelle für eine cloudbasierte Handelsplattform.
- Unternehmen: Clear Street, ein innovatives Unternehmen im Brokerage-Bereich.
- Vorteile: Vollständige Remote-Arbeit, wettbewerbsfähiges Gehalt und Entwicklungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Dynamisches Team mit Fokus auf Zusammenarbeit und Vielfalt.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft des Handels mit modernster Technologie und KI.
- Qualifikationen: Erfahrung in der Softwareentwicklung und Kenntnisse in Systemdesign.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 75000 - 95000 € pro Jahr.
Team: The Clear Street Active team is building a cloud-based trading platform for high-performance traders, providing access to liquidity venues, charting, and order handling.
- You will own the reliability and quality bar for an AI copilot used by sophisticated investors.
- You will design evaluation systems for correctness, safety, latency, and regression risk across trading workflows.
Tech Stack: Rust, Type Script, Postgres, React (Web), React Native (Mobile), observability/telemetry tooling, LLM APIs + model serving, eval/training pipelines.
- Strong proficiency with any programming language, computer science fundamentals, and systems design.
- Experience building evaluation frameworks and running model improvement cycles.
Impact: You will develop benchmarks, automated quality gates, and incident response for AI.
- Ability to define metrics and drive engineering decisions from data.
- Comfort working across the stack to debug failures and improve UX patterns.
- Clear Street
Clear Street is modernizing the brokerage ecosystem by building a cloud-native clearing and custody system for capital markets.
Founded in 2018, the firm supports billions in daily trading volume and fosters a collaborative culture with diverse, high-performance teams.
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Senior / Staff AI Model Engineer (Fully Remote) Arbeitgeber: Clear Street
Clear Street ist ein hervorragender Arbeitgeber, der eine dynamische und kollaborative Arbeitsumgebung bietet, in der innovative Ideen geschätzt werden. Als Teil des Clear Street Active-Teams haben Sie die Möglichkeit, an einem hochmodernen Handelsplattform zu arbeiten, die auf Cloud-Technologie basiert, und dabei Ihre Fähigkeiten in einem unterstützenden Umfeld weiterzuentwickeln. Die Unternehmenskultur fördert Vielfalt und Teamarbeit, während Sie gleichzeitig die Freiheit genießen, remote zu arbeiten und an bedeutenden Projekten mit direktem Einfluss auf den Finanzmarkt teilzunehmen.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Senior / Staff AI Model Engineer (Fully Remote) erhalten könntest
✨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 Clear Street 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 Senior / Staff AI Model Engineer (Fully Remote) 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 Senior / Staff AI Model Engineer (Fully Remote) bei Clear Street gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Clear Street 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 Clear Street entscheidend sein!
