Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle ML-Modelle für Lead-Scoring und Kampagnenoptimierung.
- Unternehmen: Innovatives AI/ML-Startup mit Fokus auf Wachstum.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, frühe Beteiligungsmöglichkeiten und spannende Projekte.
- Weitere Informationen: Dynamisches Team mit großartigen Entwicklungsmöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft des Marketings mit KI und mache echten Einfluss.
- Qualifikationen: 3–10 Jahre Erfahrung in ML Engineering oder Datenanalyse.
Über die Rolle
Ein gut finanziertes Series A AI/ML-Plattformunternehmen sucht einen Founding Engineer, der sich auf ML-gesteuerte Nachfragegenerierung konzentriert, um seinem vor Ort ansässigen Team in Mountain View, CA, beizutreten. Dies ist eine hochwirksame, frühzeitige Rolle, in der Sie Datenwissenschaft, maschinelles Lernen und Wachstumsstrategien kombinieren, um intelligente Systeme zu entwickeln, die Lead-Generierung, Personalisierung und Performance-Marketing unterstützen – und somit direkt die Ergebnisse von Akquisition, Konversion und Kundenbindung gestalten.
Was Sie tun werden:
- ML-Modelle für Lead-Scoring, Konversionsvorhersage und Kampagnenleistungsoptimierung erstellen und bereitstellen.
- Automatisierung von Nachfragegenerierungs-Workflows, die Zielgruppensegmentierung und personalisierte Ansprache umfassen.
- Entwurf und Wartung von Produktionsdatenpipelines für Verhaltensanalysen, Targeting und Experimente.
- Enger Austausch mit Marketing- und Produktteams, um Wachstumsziele in messbare ML-Lösungen zu übersetzen.
- Experimentieren mit LLMs, Empfehlungssystemen und generativer KI zur Inhalts-Personalisierung und Ansprache.
- Einrichtung datengestützter Rahmenbedingungen für Kanaloptimierung und ROI-Tracking.
Was wir suchen:
Must-haves:
- 3–10 Jahre Erfahrung in ML-Engineering, Datenwissenschaft oder Wachstumsanalytik.
- Starke Python-Kenntnisse und praktische Erfahrung mit PyTorch oder TensorFlow sowie End-to-End-ML-Pipelines.
- Nachweisliche Erfolge beim Aufbau von ML-Modellen für Lead-Scoring, Konversionsvorhersage oder Ergebnisse der Nachfragegenerierung.
- Erfahrung im Entwurf von Produktionsdatenpipelines für Verhaltensanalysen, Zielgruppensegmentierung und Experimente.
- Erfahrung in der Zusammenarbeit mit Marketing- und Produktteams zur Erzielung messbarer Wachstumsresultate.
- Erfahrung mit datengestützten Wachstumssystemen wie Benutzer-Modellierung, Scoring, Empfehlungen oder Automatisierung.
Nice to have:
- Vertrautheit mit Marketing-Technologie-Stacks und Werbeplattformen (z.B. HubSpot, Salesforce, Meta/Google Ads APIs).
- Experimentieren mit LLMs, Empfehlungssystemen oder generativer KI für Inhalte und Ansprache.
Die richtige Denkweise: Sie handeln schnell, iterieren zügig, übernehmen messbare Auswirkungen und sind wirklich neugierig darauf, wie KI-Techniken echte Geschäftsergebnisse erzielen können.
Vergütung & Vorteile:
- Gehalt: 220.000 – 300.000 USD jährlich
- Frühphasen-Eigenkapitalmöglichkeit
- Vor-Ort-Rolle in Mountain View, CA
Visa-Sponsoring ist für diese Rolle nicht verfügbar.
Standort: Dies ist eine vollständig vor Ort angesiedelte Position in Mountain View, Kalifornien. Bewerber müssen verfügbar sein, um vor Ort zu arbeiten; remote oder visa-antragende Bewerber werden nicht berücksichtigt.
Founding Engineer – ML Demand Generation Arbeitgeber: Clera
Als schnell wachsendes, von Y Combinator unterstütztes B2B SaaS-Start-up in München bieten wir Ihnen die Möglichkeit, als erster GTM Engineer Teil unseres Gründungsteams zu werden. Wir fördern eine dynamische Arbeitskultur, die auf Eigenverantwortung und Innovation setzt, und bieten Ihnen die Chance, durch bedeutende Eigenkapitalbeteiligungen und direkten Einfluss auf das Unternehmenswachstum einen echten Unterschied zu machen. Bei uns erwarten Sie nicht nur spannende Herausforderungen im Bereich der Automatisierung von Verkaufsprozessen, sondern auch zahlreiche Möglichkeiten zur persönlichen und beruflichen Weiterentwicklung in einem inspirierenden Umfeld.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Founding Engineer – ML Demand Generation 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 Clera 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 Founding Engineer – ML Demand Generation 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 Founding Engineer – ML Demand Generation bei Clera gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Clera 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 Clera entscheidend sein!
