Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und optimiere unsere Auto-Evaluationssysteme für bessere Entscheidungen im Pharma-Bereich.
- Unternehmen: Elicit, eine innovative AI-Forschungsplattform mit einem positiven Teamgeist.
- Vorteile: Flexible Arbeitszeiten, umfassende Gesundheitsleistungen und ein großzügiges Urlaubspaket.
- Weitere Informationen: Remote-Arbeit möglich, regelmäßige Team-Retreats und ein Budget für persönliche Weiterbildung.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Entscheidungsfindung mit modernster Technologie und einem engagierten Team.
- Qualifikationen: Mindestens 3 Jahre Erfahrung in der Softwareentwicklung und Interesse an pharmazeutischen Entscheidungsprozessen.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 130000 - 170000 € pro Jahr.
Über Elicit
Elicit ist eine KI-Forschungsplattform, die Sprachmodelle verwendet, um Forschern zu helfen, herauszufinden, was wahr ist, und bessere Entscheidungen zu treffen, beginnend mit gängigen Forschungsaufgaben wie der Literaturübersicht.
Was wir anstreben:
- Elicit erhöht radikal die Menge an gutem Denken in der Welt.
- Elicit ist ein skalierbares ML-System, das auf menschlich verständlichen Aufgabenzerlegungen basiert, mit Aufsicht über den Prozess, nicht über die Ergebnisse.
Die Mission von Elicit evals
Einige Organisationen bauen Evaluierungen, um uns vor gefährlichen Fähigkeiten zu warnen. Andere bauen Evaluierungen, um Trends zu verstehen und zukünftige Entwicklungen vorherzusagen. Wieder andere bauen Evaluierungen, um Modelle zu verbessern, die den Nutzern besser gefallen. Bei Elicit konzentrieren wir uns auf etwas anderes – wir wollen verstehen und darauf hinarbeiten, Modelle zu entwickeln, die uns helfen, bessere Entscheidungen zu treffen.
Warum wir für diese Rolle einstellen
Wir benötigen jemanden, der die technische Grundlage unserer Auto-Evaluierungssysteme besitzt. Unsere Evaluierungen sind derzeit viel langsamer als sie sein sollten, und unsere Schnittstellen sind nicht optimiert für die vielfältige Gruppe von Personen, die sie nutzen müssen – ML-Ingenieure, die an Modellen arbeiten, Produktmanager, die die Qualität überwachen, und Kunden, die Vertrauen in die Ergebnisse gewinnen möchten.
Was Sie besitzen werden
- Die Kern-Auto-Eval-Plattform
- Sie werden ein umfassendes System aufbauen, das schnell läuft, einfach zu bedienen ist und das schnelle Erstellen neuer Evaluierungen unterstützt:
- Geschwindigkeit: Sie werden eine blitzschnelle Infrastruktur für grundlegende Evaluierungen aufbauen, die Aufgaben plant, um praktisch keine Latenz einzuführen; und dann werden Sie clevere Wege finden, um die grundlegenden Ursachen der Latenz zu lösen.
- Schnittstellen: ML-Ingenieure benötigen Evaluierungen, die automatisch bei relevanten Commits gestartet werden, mit Ergebnissen, die sie auf einen Blick sehen und vertiefen können.
- Architektur: Ihr Code muss gut strukturiert sein, damit andere Teammitglieder und ML-Ingenieure ihn verstehen und darauf aufbauen können.
Gewährleistung von genauen und zuverlässigen Bewertungen
Wir müssen bewerten, wie gut Elicit tatsächlich bei der Entscheidungsfindung in der Pharmaindustrie hilft, und nicht nur messen, was leicht zu messen ist. Dies erfordert das Einpflegen von echtem Wissen darüber, wie Pharma-Kunden Entscheidungen treffen.
Ein Monat in Ihrem Leben
In einem typischen Monat erwarten Sie, dass Sie:
- 60% an der Kern-Eval-Plattform arbeiten
- 15% eng mit dem Evaluierungsteam zusammenarbeiten, um spezifische Evaluierungen zu erstellen und zu verbessern
- 10% unseren Praktikanten im Bereich Evaluierung betreuen
- Der Rest wird damit verbracht, zu lernen, wie Menschen mit dem Evaluierungssystem interagieren, damit Sie es besser für sie gestalten können.
Was Sie für die Rolle mitbringen
Anforderungen
- Mindestens 3 Jahre Erfahrung als professioneller Software-Ingenieur mit nachgewiesener Erfahrung im Aufbau komplexer Backend-Systeme.
- Interesse an der Bewertung, wie Elicit bei der Entscheidungsfindung in der Pharmaindustrie hilft.
Was Sie wettbewerbsfähiger für die Rolle macht
- Kenntnisse in Statistik
- Erfahrung mit fortgeschrittenem Python
- Frontend-Erfahrung und starkes UX-Gefühl
- Erfahrung im Aufbau von Entwicklerwerkzeugen
- Vorherige Erfahrung als Dateningenieur oder im Bereich KI-Infrastruktur
- Kenntnisse in Pharma/biomedizin
- Erfahrung in der Bewertung von ML-Systemen
- Erfahrung im Aufbau von sprachmodellbasierten Systemen
Standort und Reisen
Wir haben ein schönes Büro in Oakland, CA, sind aber flexibel, wo Sie arbeiten. Sie sind willkommen, remote, von unserem Hauptsitz in Oakland oder in einem hybriden Setup zu arbeiten.
Vergütung, Leistungen und Vorteile
Zusätzlich zur Arbeit an wichtigen Problemen als Teil eines produktiven und positiven Teams bieten wir auch großartige Vorteile:
- Flexibles Arbeitsumfeld
- Vollständig abgedeckte Gesundheits-, Zahn-, Augen- und Lebensversicherung
- Flexible Urlaubsregelung
- 401K mit 6% Arbeitgeberbeitrag
- Ein neuer Mac + $1,000 Budget für die Einrichtung Ihres Arbeitsplatzes
- $1,000 vierteljährliches Budget für KI-Experimentierung und Lernen
- Ein Team-Administrationsassistent, der Ihnen bei persönlichen und beruflichen Aufgaben helfen kann
Evaluation Engineer Arbeitgeber: Elicit
Elicit ist ein hervorragender Arbeitgeber, der eine flexible Arbeitsumgebung in Oakland, CA, bietet, wo Mitarbeiter sowohl im Büro als auch remote arbeiten können. Mit einem positiven Teamgeist, großzügigen Leistungen wie vollumfänglicher Gesundheitsversorgung und einem Budget für persönliche Weiterbildung, fördert Elicit das Wachstum und die Entwicklung seiner Mitarbeiter, während sie an bedeutenden Herausforderungen im Bereich der KI-Forschung arbeiten.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Evaluation 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 Elicit 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 Evaluation 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 Evaluation Engineer bei Elicit gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Elicit 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 Elicit entscheidend sein!
