Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und implementiere KI-gestützte Funktionen für die Datadog-Plattform.
- Unternehmen: Datadog, führendes Unternehmen im Bereich Observability und Sicherheit.
- Vorteile: Wettbewerbsfähige Vergütung, Aktienoptionen und flexible Arbeitsmodelle.
- Weitere Informationen: Dynamisches Team mit Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung und Networking.
- Warum dieser Job: Arbeite an innovativen Projekten und forme die Zukunft der Technologie.
- Qualifikationen: Abschluss in Informatik oder verwandtem Bereich und Erfahrung mit maschinellem Lernen.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Das Applied AI-Team entwirft und entwickelt algorithmisch gesteuerte Funktionen in der Datadog-App. Wir arbeiten an einer Vielzahl von Anwendungen, wobei der Schwerpunkt auf der Analyse von Streaming-Daten liegt, wie z.B. Anomalieerkennung, Fehlerausreißer und fehlerhafte Bereitungsanalysen. Als Applied Scientist werden Sie Modelle und Algorithmen für maschinelles Lernen innerhalb der Datadog-Plattform entwickeln. Sie arbeiten eng mit unseren Ingenieuren und Produktpartnern zusammen, um diese Funktionen zu erkunden, zu entwickeln, zu skalieren und bereitzustellen, die wir im Applied AI-Team inkubieren.
Bei Datadog legen wir Wert auf unsere Bürokultur – die Beziehungen, die sie aufbaut, die Kreativität, die sie mitbringt, und die Zusammenarbeit, die das Zusammensein ermöglicht. Wir arbeiten als hybrides Unternehmen, um sicherzustellen, dass unsere Mitarbeiter eine Work-Life-Harmonie schaffen können, die am besten zu ihnen passt.
Was Sie tun werden:
- Design von Lösungen für unsere verschiedenen Anwendungsfälle. Sie werden relevante Algorithmen recherchieren und benchmarken, um die beste Lösung für unsere Anwendungsfälle zu finden.
- Nutzung von Algorithmen des maschinellen Lernens und statistischen Techniken zur Entwicklung neuer skalierbarer Produktfunktionen.
- Entwicklung, Bereitstellung und Überwachung neuer und bestehender Funktionen in der Produktion.
- Teilnahme an unserem Journal Club, indem Sie die neuesten akademischen Forschungsarbeiten lesen und dem Team präsentieren.
- Erforschen, analysieren und die Geschichte hinter großen Datenmengen erzählen, die durch die Datadog-Systeme fließen.
- Wartung und Überwachung der Modelle, Dienste und Infrastruktur, die von Ihrem Team verwaltet werden.
- Teilnahme an der Bereitschaftsrotation Ihres Teams.
Wer Sie sind:
- Sie haben einen BS/MS/PhD in Informatik, Ingenieurwesen, maschinellem Lernen oder einem verwandten wissenschaftlichen Bereich oder gleichwertige Erfahrung.
- Sie haben Erfahrung mit hochskalierbaren Systemen und Datensätzen, einschließlich der Erstellung von Modellen, der Anwendung von maschinellem Lernen auf reale Geschäftsprobleme und dem Schreiben von Produktionsdatenpipelines.
- Sie können komplexe Ideen und Algorithmen nicht-technischen Zielgruppen erklären.
- Sie legen Wert auf Code-Einfachheit und Leistung.
- Sie sind begeistert davon, an einem benutzerorientierten Produkt zu arbeiten.
Vorteile und Wachstum:
- Wettbewerbsfähige globale Vorteile
- Aktienoptionen für neue Mitarbeiter (RSUs) und Mitarbeiteraktienkaufplan (ESPP)
- Möglichkeit zur engen Zusammenarbeit mit Kollegen in den Datadog-Büros in New York City und Paris
- Gelegenheit, an Konferenzen und Meetups teilzunehmen und zu präsentieren
- Mentoren- und Buddy-Programm innerhalb der Abteilung für Networking im Haus
- Eine inklusive Unternehmenskultur, Möglichkeit, unseren Community Guilds (Mitarbeiterressourcengruppen von Datadog) beizutreten
Die oben genannten Vorteile und Wachstumschancen können je nach Land Ihres Arbeitsverhältnisses und der Art Ihrer Anstellung bei Datadog variieren.
Über Datadog:
Datadog ist die führende Plattform für Beobachtbarkeit und Sicherheit im KI-Zeitalter, die Unternehmen eine einheitliche Sichtbarkeit über den Technologiestack hinweg bietet, um Komplexität in großem Maßstab zu bewältigen. Es bringt Anwendungen, Infrastruktur, Daten, Modelle und Sicherheit an einem Ort zusammen und nutzt KI, um Probleme zu erkennen und zu lösen, bevor sie die Kunden beeinträchtigen. Global vertrauenswürdig von Fortune 500-Unternehmen.
Senior Applied Scientist Arbeitgeber: Datadog
Datadog ist ein hervorragender Arbeitgeber, der eine kreative und kollaborative Arbeitskultur fördert. Mit einem hybriden Arbeitsplatzmodell ermöglicht das Unternehmen seinen Mitarbeitern, eine ausgewogene Work-Life-Harmonie zu schaffen. Zudem bietet Datadog wettbewerbsfähige globale Vorteile, Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung und die Chance, an bedeutenden Konferenzen teilzunehmen, was es zu einem attraktiven Ort für talentierte Applied Scientists macht.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Senior Applied Scientist 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 Datadog 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 Applied Scientist 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 Applied Scientist bei Datadog gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Datadog 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 Datadog entscheidend sein!
