Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle innovative ML-Features und arbeite an spannenden Projekten zur Verbesserung des Kundenservice.
- Unternehmen: Wachsendes Unternehmen im Bereich KI-Kundenagenten mit einer dynamischen Teamkultur.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, Aktienoptionen, flexible Arbeitszeiten und umfassende Gesundheitsleistungen.
- Weitere Informationen: Hybrid-Arbeitsmodell mit einem offenen und akzeptierenden Arbeitsumfeld.
- Warum dieser Job: Nutze modernste ML-Technologien und gestalte die Zukunft des Kundenservice aktiv mit.
- Qualifikationen: 3-5 Jahre Erfahrung in angewandtem maschinellen Lernen und starke Kommunikationsfähigkeiten.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Fin is the AI Customer Agent company on a mission to help businesses provide perfect customer experiences.
Our AI Agent Fin is the highest-performing AI Customer Agent on the market today, enabling businesses to deliver impeccable, always-on customer support across the customer journey - from service, to sales, to ecommerce.
Powered by our own AI models, Fin resolves complex customer issues end-to-end across every channel, with minimal set-up and integration.
Fin can also be combined with our natively integrated Intercom help desk for one single system that is designed to meet the needs of modern day support teams.
Founded in 2011, Fin became one of the fastest growing companies and remains one of the largest private software companies in the world with nearly 30,000 global businesses using our products to transform their customer support.
Driven by our core values, we push boundaries, build with speed and intensity, and relentlessly deliver incredible value to our customers.
What's the opportunity?
Fin's Machine Learning team is responsible for defining new ML features, researching appropriate algorithms and technologies, and rapidly getting first prototypes in our customers’ hands.
We are an extremely product focussed team.
We work in partnership with Product and Design functions of teams we support.
Our team's dedicated ML product engineers enable us to move to production fast, often shipping to beta in weeks after a successful offline test.
We are very passionate about applying machine learning technology, and have productized everything from classic supervised models, to cutting-edge unsupervised clustering algorithms, to novel applications of transformer neural networks.
We test and measure the real customer impact of each model we deploy.
What will I be doing?
- Identify areas where ML can create value for our customers
- Identify the right ML framing of product problems
- Working with teammates and Product and Design stakeholders
- Conduct exploratory data analysis and research
- Deeply understand the problem area
- Research and identify the right algorithms and tools
- Being pragmatic, but innovating right to the cutting-edge when needed
- Perform offline evaluation to gather evidence an algorithm will work
- Work with engineers to bring prototypes to production
- Plan, measure & socialise learnings to inform iteration
- Partner deeply with the rest of team, and others, to build excellent ML products
What skills might I need?
- Broad applied machine learning knowledge
- 3-5 years applied ML experience
- Practical stats knowledge (experiment design, dealing with confounding etc)
- Intermediate programming skills
- Strong communication skills, both within engineering teams and across disciplines.
- Comfort with ambiguity
- Typically have advanced education in ML or related field (e. g. MSc)
- Scientific thinking skills
- Bonus skills & attributes
- Track record shipping ML products
- Ph D or other experience in a research environment
- Deep experience in an applicable ML area. E. g. NLP, Deep learning, Bayesian methods, Reinforcement learning, clustering
- Strong stats or math background
- Visualization, data skills, SQL, matplotlib, etc.
Benefits
We are a well treated bunch, with awesome benefits! If there’s something important to you that’s not on this list, talk to us!
- Competitive salary and equity in a fast-growing start-up
- We serve lunch every weekday, plus a variety of snack foods and a fully stocked kitchen
• Regular compensation reviews - we reward great work!
- Pension scheme & match up to 4%
- Peace of mind with life assurance, as well as comprehensive health and dental insurance for you and your dependents
- Flexible paid time off policy
- Paid maternity leave, as well as 6 weeks paternity leave for fathers, to let you spend valuable time with your loved ones
- If you’re cycling, we’ve got you covered on the Cycle-to-Work Scheme. With secure bike storage too
- Mac Books are our standard, but we’re happy to get you whatever equipment helps you get your job done
- Relocation support for those moving to our offices
- Policies
Fin has a hybrid working policy.
We believe that working in person helps us stay connected, collaborate easier and create a great culture while still providing flexibility to work from home.
We expect employees to be in the office at least three days per week.
We have a radically open and accepting culture at Fin.
We avoid spending time on divisive subjects to foster a safe and cohesive work environment for everyone.
As an organization, our policy is to not advocate on behalf of the company or our employees on any social or political topics out of our internal or external communications.
We respect personal opinion and expression on these topics on personal social platforms on personal time, and do not challenge or confront anyone for their views on non-work related topics.
Our goal is to focus on doing incredible work to achieve our goals and unite the company through our core values.
Fin values diversity and is committed to a policy of Equal Employment Opportunity.
Fin will not discriminate against an applicant or employee on the basis of race, color, religion, creed, national origin, ancestry, sex, gender, age, physical or mental disability, veteran or military status, genetic information, sexual orientation, gender identity, gender expression, marital status, or any other legally recognized protected basis under federal, state, or local law.
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Senior Machine Learning Scientist Arbeitgeber: Fin
Fin ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern nicht nur ein wettbewerbsfähiges Gehalt und Aktienoptionen in einem schnell wachsenden Start-up bietet, sondern auch eine offene und akzeptierende Unternehmenskultur fördert. Mit flexiblen Arbeitszeiten, unbegrenztem Urlaub und einer Vielzahl von Gesundheits- und Wellnessleistungen unterstützt Fin die persönliche und berufliche Entwicklung seiner Mitarbeiter und schafft so ein Umfeld, in dem Innovation und Zusammenarbeit gedeihen können.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Senior Machine Learning Scientist 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 Fin 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 Machine Learning 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 Machine Learning Scientist bei Fin gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Fin 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 Fin entscheidend sein!