Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle Machine Learning-Modelle zur Erkennung von Anomalien und arbeite an Sicherheitsprojekten.
- Unternehmen: Databricks, ein führendes Unternehmen für Daten und KI mit globaler Reichweite.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, flexible Arbeitszeiten, Weiterbildungsmöglichkeiten und ein inklusives Arbeitsumfeld.
- Weitere Informationen: Dynamisches Team mit großartigen Entwicklungsmöglichkeiten und der Chance, auf Konferenzen zu sprechen.
- Warum dieser Job: Gestalte die Sicherheit der Databricks-Plattform und schütze wertvolle Daten unserer Kunden.
- Qualifikationen: Mindestens 7 Jahre Erfahrung in Data Science und Machine Learning, idealerweise in schnell wachsenden Unternehmen.
Databricks baut die beste und sicherste Plattform für Daten und KI auf. Wir innovieren und setzen branchenführende Lösungen in den Bereichen Sicherheit, Compliance und Governance um. Als Mitglied des Trust and Safety Data Science-Teams arbeiten Sie an Projekten, die entscheidend sind, um die Sicherheit und Compliance der Databricks-Plattform zu gewährleisten. Unsere Kunden verlassen sich darauf, dass Databricks ihre Daten schützt, während wir Millionen von virtuellen Maschinen über drei Clouds in Dutzenden von Regionen weltweit orchestrieren.
Unsere Ingenieurteams entwickeln hochtechnische Produkte, die echte, wichtige Bedürfnisse in der Welt erfüllen. Wir überschreiten ständig die Grenzen der Daten- und KI-Technologie und arbeiten gleichzeitig mit der Sicherheit und dem Maßstab, die entscheidend sind, um unseren Kunden auf unserer Plattform zum Erfolg zu verhelfen. Um diese Märkte effizient zu bedienen, müssen wir verstehen, wie Kunden unsere bestehenden Funktionen nutzen. Dies erfordert eine datengestützte Analyse aller Aspekte der Sicherheitsprogramme bei Databricks.
Wir suchen nach einer Erweiterung unseres Trust and Safety Data Science-Teams. Sie werden Teil einer Gruppe von „Full Stack“-Datenwissenschaftlern, die mit Ingenieuren und Sicherheitsteams zusammenarbeiten und sich auf strategische Pläne konzentrieren, die Databricks sicher und geschützt für unsere Kunden machen. Das Team wird statistische und maschinelle Lerntechniken zur Betrugs- und Missbrauchserkennung auf unseren Plattformen unter Verwendung modernster Methoden einsetzen.
Die Auswirkungen, die Sie haben werden:
- Sie entwickeln und implementieren Machine Learning-Modelle zur Erkennung anomaler Aktivitäten in den Produkten, die wir anbieten.
- Sie analysieren die Leistung und Preisgestaltung sicherheitsrelevanter Funktionen und arbeiten mit Produkt- und Ingenieurteams zusammen, um wichtige Chancen zu identifizieren.
- Sie arbeiten mit Sicherheitstechnikern, Experten für Vertrauen und Sicherheit sowie Maschinenbauingenieuren zusammen, um eine Vielzahl von Systemen und Tools zu erstellen, die Databricks und unsere Kunden vor Bedrohungen schützen.
- Sie erstellen Lösungen und Rahmenbedingungen, um die Compliance-Anforderungen bei Databricks zu erfüllen.
- Sie sammeln Anforderungen, definieren Projekt-OKRs und Meilensteine und kommunizieren den Fortschritt sowohl an technische als auch an nicht-technische Zielgruppen.
- Sie unterstützen Junior-Datenwissenschaftler und Praktikanten im Team bei der Projektplanung, technischen Entscheidungen sowie der Überprüfung von Code und Dokumentation.
- Sie vertreten die Disziplin der Datenwissenschaft im gesamten Unternehmen und nutzen Ihre starke Stimme, um uns datengetrieben zu machen.
- Sie vertreten Databricks auf akademischen und industriellen Konferenzen und Veranstaltungen.
Was wir suchen:
- 7+ Jahre Erfahrung in Datenwissenschaft, maschinellem Lernen und fortgeschrittener Analyse in schnell wachsenden Unternehmen.
- Verständnis guter Softwareentwicklungspraktiken in Bezug auf Tests, Code-Reviews und Bereitstellung.
- Erfahrung in einer stark funktionsübergreifenden Zusammenarbeit und der Kommunikation von Ergebnissen an nicht-technische Partner.
- Erfahrung in der Bereitstellung von Datenwissenschafts-/ML-Lösungen in der Produktion zur Erzielung von Ergebnissen.
- Programmierkenntnisse in SQL und einer Softwareentwicklungssprache (vorzugsweise Python).
- Erfahrung mit verteilten Datenverarbeitungssystemen wie Spark und Vertrautheit mit Softwareentwicklungsprinzipien.
- Vorherige Erfahrung in der Anwendung von maschinellem Lernen und Datenanalytik zur Identifizierung von Missbrauch von SaaS-Produkten und zur Verbesserung der Compliance ist von Vorteil, aber nicht erforderlich.
- Master oder höher in quantitativen Bereichen oder gleichwertige Erfahrung in der Industrie.
Databricks verpflichtet sich zu fairen und gerechten Vergütungspraxen. Die Gehaltsspanne für diese Rolle liegt zwischen 192.000 und 260.000 USD. Die tatsächlichen Vergütungspakete basieren auf mehreren Faktoren, die einzigartig für jeden Kandidaten sind, einschließlich, aber nicht beschränkt auf berufsbezogene Fähigkeiten, Erfahrungstiefe, relevante Zertifizierungen und Schulungen sowie spezifischen Arbeitsstandort.
Bei Databricks setzen wir uns dafür ein, eine vielfältige und integrative Kultur zu fördern, in der jeder erfolgreich sein kann. Wir achten darauf, dass unsere Einstellungsverfahren inklusiv sind und den Standards der Chancengleichheit entsprechen.
Staff Data Science - Trust and Safety Arbeitgeber: Databricks
Databricks ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern die Möglichkeit bietet, in einem dynamischen und innovativen Umfeld zu arbeiten. Mit umfassenden Vorteilen, einer starken Unternehmenskultur, die Vielfalt und Inklusion fördert, sowie zahlreichen Wachstums- und Entwicklungsmöglichkeiten, ist Databricks der ideale Ort für Fachkräfte, die ihre Karriere im Bereich Daten und KI vorantreiben möchten. Die Position des AWS Cloud Partner Solutions Architect in EMEA ermöglicht es Ihnen, an vorderster Front mit führenden Unternehmen zusammenzuarbeiten und einen bedeutenden Einfluss auf die Cloud-Strategien unserer Kunden auszuüben.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Staff Data Science - Trust and Safety 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 Databricks 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 Staff Data Science - Trust and Safety 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 Staff Data Science - Trust and Safety bei Databricks gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Databricks 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 Databricks entscheidend sein!
