Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und pflege Datenpipelines für multimodale Datensätze und trainiere fortschrittliche Modelle.
- Unternehmen: Innovatives Handelsunternehmen, das in die KI-Forschung expandiert.
- Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt mit erheblichem Aufwärtspotenzial und Einfluss auf Produkte.
- Weitere Informationen: Kultur, die tiefes Arbeiten und schnelles Lernen fördert.
- Warum dieser Job: Sei Teil eines dynamischen Teams und bringe deine besten Ideen ein.
- Qualifikationen: Erfahrung in ML (PyTorch/JAX) und starke Ingenieurgrundlagen.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Join a small, fast-moving team where you’ll research, prototype, and ship quickly.
We’re training foundational models for financial applications on unique, multimodal datasets and need engineering input at every step of the process.
- What you’ll do
- Design, build, and maintain data pipelines for unique and multimodal datasets.
- Train and evaluate frontier-scale models; own the loop from idea to prototype to production.
- Work shoulder-to-shoulder with researchers to discover new methods.
- You might be a fit if you
- Are a self-starter who thrives on coding autonomy and project collaboration.
- Have deep ML chops (Py Torch/JAX), strong engineering fundamentals, and a record of shipping research to production.
- Prefer clear principles, low ego, and prefer collaboration over titles and politics.
- Helpful backgrounds (any of the following)
- Frontier labs experience (e. g., Anthropic, Open AI, Deep Mind);
- Novel discovery through published work (Neur IPS/ICML/ICLR);
- Founded or led an AI/research company;
- Standout independent achievement (leading major open-source, top-tier role, etc.).
What we offer
- A well-funded trading firm expanding into AI research and discovery - bring your best ideas and be rewarded for them.
- Real ownership and influence on roadmap, direction and products.
- Competitive base compensation with significant upside tied to results.
- A culture optimized for deep work, fast learning, and doing the right thing.
If this sounds like you, apply.
#J-18808-Ljbffr
Entrepreneurial AI Research Engineer Arbeitgeber: Deeter Analytics
Unser Unternehmen bietet eine dynamische und innovative Arbeitsumgebung, in der Sie als Entrepreneurial AI Research Engineer die Möglichkeit haben, an vorderster Front der KI-Forschung zu arbeiten. Mit einem starken Fokus auf Zusammenarbeit und Eigenverantwortung fördern wir eine Kultur, die tiefes Lernen und schnelle Umsetzung belohnt. Genießen Sie wettbewerbsfähige Vergütung und echte Einflussmöglichkeiten auf unsere Produktentwicklung in einem gut finanzierten Handelsunternehmen, das sich in der KI-Forschung und -Entwicklung engagiert.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Entrepreneurial AI Research Engineer 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 Deeter Analytics 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 Entrepreneurial AI Research Engineer 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 Entrepreneurial AI Research Engineer bei Deeter Analytics gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Deeter Analytics 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 Deeter Analytics entscheidend sein!
