Data Scientist - Responsible AI

Data Scientist - Responsible AI

Vollzeit 75000 - 95000 € / Jahr (geschätzt) Homeoffice (teilweise)
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Auf einen Blick

  • Aufgaben: Entwickle und bewerte Methoden für verantwortungsvolle KI-Anwendungen in einem dynamischen Team.
  • Unternehmen: Innovatives Unternehmen mit flexibler Arbeitsumgebung und inklusiver Kultur.
  • Vorteile: Umfassende Gesundheitsleistungen, 401(k) mit Unternehmensbeiträgen und großzügige Urlaubsregelungen.
  • Weitere Informationen: Engagierte Gemeinschaft mit vielen Möglichkeiten zur persönlichen und beruflichen Entwicklung.
  • Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der KI und unterstütze Kunden auf ihrem Weg zur finanziellen Freiheit.
  • Qualifikationen: Abschluss in Data Science oder verwandten Bereichen und Erfahrung in der Datenanalyse.

Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 75000 - 95000 € pro Jahr.

Our vision for the future is based on the idea that transforming financial lives starts by giving our people the freedom to transform their own.

We have a flexible work environment, and fluid career paths.

We not only encourage but celebrate internal mobility.

We also recognize the importance of purpose, well-being, and work-life balance.

Within Empower and our communities, we work hard to create a welcoming and inclusive environment, and our associates dedicate thousands of hours to volunteering for causes that matter most to them.

Chart your own path and grow your career while helping more customers achieve financial freedom. Empower Yourself.

Applicants must be authorized to work for any employer in the U. S. We are unable to sponsor or take over sponsorship of an employment visa at this time, including CPT/OPT.

The Data Scientist will support Empower’s Responsible AI strategy by developing, applying, and validating methods used to evaluate generative AI, agentic AI, and other AI-enabled business applications.

This role focuses on fairness, explainability, transparency, hallucination, safety, reliability, and related Responsible AI measures.

The Data Scientist will work with AI/ML engineers, data engineers, security engineers, architects, governance partners, and business stakeholders to ensure evaluation methods are practical, repeatable, and aligned with business and regulatory needs.

What You Will Do

  • Apply statistical analysis and experimentation to evaluate generative AI, agentic AI, and other AI-enabled applications.
  • Develop and maintain Responsible AI measures, benchmark datasets, test suites, and evaluation criteria.
  • Evaluate AI systems for fairness, bias, explainability, transparency, hallucination, safety, reliability, and robustness.
  • Use evaluation results to support the design, testing, selection, and ongoing assessment of AI-enabled business applications.
  • Establish performance baselines and help identify changes in model or application behavior over time.
  • Design and execute proofs of concept for new Responsible AI evaluation approaches.
  • Assess emerging Responsible AI tools, frameworks, and methodologies for validity, limitations, and business applicability.
  • Support the integration of Responsible AI testing into application development, quality assurance, and governance processes.
  • Partner with engineering, architecture, quality assurance, governance, and business teams to align evaluation methods with use case requirements.
  • Create and maintain model cards, evaluation reports, methodology documentation, and related guidance.
  • Communicate findings, limitations, risks, and recommendations to technical and nontechnical stakeholders.
  • Contribute to Responsible AI training, internal education, applied research, and industry engagement.
  • Monitor emerging technologies and evaluation methods related to generative AI, agentic AI, and Responsible AI.
  • What You Will Bring
  • Bachelor’s degree in Data Science, Computer Science, Statistics, Mathematics, Psychology, Economics, Operations Research, or another quantitative discipline.
  • 2 to 5 years of experience in data science, statistical analysis, AI evaluation, applied research, or analytics.
  • Strong Python programming skills and experience working with data analysis and AI evaluation tools.
  • Strong SQL skills and experience working with large, complex datasets.
  • Experience designing experiments, selecting appropriate measures, and interpreting statistical results.
  • Experience evaluating generative AI applications, large language models, agentic systems, or other AI-enabled solutions.
  • Knowledge of Responsible AI concepts, including fairness, bias, explainability, transparency, hallucination, safety, reliability, and robustness.
  • Experience developing evaluation datasets, benchmarks, test cases, scorecards, or performance measures.
  • Experience translating evaluation results into recommendations for business applications and technical teams.
  • Experience with source control, automated testing, technical documentation, and basic software engineering practices.
  • Ability to assess technical methodologies, identify limitations, and communicate findings clearly.
  • Strong written and verbal communication skills.
  • Ability to work independently and collaborate across technical, governance, and business teams.
  • What will set you apart
  • Advanced degree in a quantitative, behavioral science, computer science, AI, or Responsible AI-related discipline.
  • Experience evaluating large language models, generative AI applications, retrieval-augmented generation systems, or agentic AI solutions.
  • Experience with model cards, system cards, AI evaluation frameworks, or AI assurance documentation.
  • Familiarity with Responsible AI standards and frameworks, including NIST or ISO guidance.
  • Experience with fairness metrics, explainability techniques, hallucination and grounding evaluation, human evaluation, LLM-as-judge methods, or adversarial testing.
  • Experience applying Responsible AI evaluation methods within production or business-facing applications.
  • Experience in financial services or another regulated industry.
  • Experience contributing to technical publications, conferences, research collaborations, or industry working groups.

This job operates in a professional office environment.

This job description is not intended to be an exhaustive list of all duties, responsibilities and qualifications of the job.

The employer has the right to revise this job description at any time.

You will be evaluated in part based on your performance of the responsibilities and/or tasks listed in this job description.

You may be required to perform other duties that are not included on this job description.

The job description is not a contract for employment, and either you or the employer may terminate employment at any time, for any reason, as per terms and conditions of your employment contract.

What we offer you

We offer an array of diverse and inclusive benefits regardless of where you are in your career.

We believe that providing our employees with the means to lead healthy balanced lives results in the best possible work performance.

  • Medical, dental, vision and life insurance
  • Retirement savings – 401(k) plan with generous company matching contributions (up to 6%), financial advisory services, potential company discretionary contribution, and a broad investment lineup
  • Tuition reimbursement up to $5,250/year
  • Business-casual environment that includes the option to wear jeans
  • Generous paid time off upon hire – including a paid time off program plus ten paid company holidays and three floating holidays each calendar year
  • Paid volunteer time — 16 hours per calendar year
  • Leave of absence programs – including paid parental leave, paid short- and long-term disability, and Family and Medical Leave (FMLA)
  • Business Resource Groups (BRGs) – BRGs facilitate inclusion and collaboration across our business internally and throughout the communities where we live, work and play.

BRGs are open to all.

  • Base Salary Range
  • $87,400.00 - $123,400.00

The salary range above shows the typical minimum to maximum base salary range for this position in the location listed.

Non-sales positions have the opportunity to participate in a bonus program.

Sales positions are eligible for sales incentives, and in some instances a bonus plan, whereby total compensation may far exceed base salary depending on individual performance.

Actual compensation offered may vary from posted hiring range based upon geographic location, work experience, education, licensure requirements and/or skill level and will be finalized at the time of offer.

Equal opportunity employer. Drug-free workplace.

We are an equal opportunity employer with a commitment to diversity.

All individuals, regardless of personal characteristics, are encouraged to apply.

All qualified applicants will receive consideration for employment without regard to age (40 and over), race, color, national origin, ancestry, sex, sexual orientation, gender, gender identity, gender expression, marital status, pregnancy, religion, physical or mental disability, military or veteran status, genetic information, or any other status protected by applicable state or local law.

For remote and hybrid positions you will be required to provide reliable high-speed internet with a wired connection as well as a place in your home to work with limited disruption.

You must have reliable connectivity from an internet service provider that is fiber, cable or DSL internet.

Other necessary computer equipment will be provided.

You may be required to work in the office if you do not have an adequate home work environment and the required internet connection.

Job Posting End Date at 12:01 am on

  • 07-31-2026
  • #J-18808-Ljbffr

Data Scientist - Responsible AI Arbeitgeber: empower

Als Lifecycle Marketing Manager im Finanzdienstleistungssektor bieten wir Ihnen die Möglichkeit, eine zentrale Rolle in der Gestaltung und Umsetzung von Marketingstrategien zu übernehmen, die echte Auswirkungen auf das Leben der Teilnehmer haben. Unser Unternehmen fördert eine inklusive und dynamische Arbeitskultur, in der kontinuierliches Lernen und persönliche Entwicklung geschätzt werden. Mit einem starken Fokus auf Teamarbeit und Innovation unterstützen wir Sie dabei, Ihre Fähigkeiten weiterzuentwickeln und Ihre Karriere voranzutreiben, während Sie gleichzeitig von attraktiven Benefits und einem flexiblen Arbeitsumfeld profitieren.

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Kontaktdaten:

empower Recruiting-Team

StudySmarter Expertenrat🤫

Wir sind der Meinung, dass du so Data Scientist - Responsible AI 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 empower 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 Data Scientist - Responsible AI mit Bravour zu bestehen

SQL
Python
Problem-Solving Skills
Communication Skills
Data Engineering
Data Pipeline Development
API Integration

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 Data Scientist - Responsible AI bei empower gut geeignet bist.

Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei empower 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 empower entscheidend sein!