Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und erweitere unsere Offline-Evaluierungssuite für KI-Produkte.
- Unternehmen: Finom, ein innovatives europäisches Tech-Startup mit Sitz in Amsterdam.
- Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, Aktienoptionen, flexible Arbeitsmodelle und persönliche Entwicklung.
- Weitere Informationen: Moderne, unterstützende Kultur mit Fokus auf persönliches Wohlbefinden.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Finanztechnologie und arbeite mit KI-Lösungen.
- Qualifikationen: Erfahrung in Python, SQL und Datenanalyse; 3+ Jahre in Analysten-/Datenwissenschaftsrollen.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
About Finom
Finom is a European tech startup headquartered in Amsterdam.
Our mission is to develop an all‑in‑one financial B2B solution that integrates banking, accounting, financial management, and invoicing into a seamless, mobile‑first platform.
We recently closed a €115 million Series C equity round (≈$133 million), bringing total funding to roughly $346 million.
This followed a $105 million growth round from General Catalyst.
Finom’s platform goes beyond traditional banking, offering invoicing, AI‑enabled accounting, and a growing suite of features aimed at simplifying financial management for entrepreneurs.
We are expanding across key EU markets including Germany, France, the Netherlands, Italy, and Spain.
As part of the AI Team, you will help drive AI products and technology across Finom.
The team builds and ships AI solutions such as the AI financial co‑pilot, voice agent, and internal AI‑powered processes.
Core stack
Databricks, Deep Eval, Claude Code.
- What You Will Be Doing
- Own and extend our offline eval suite across products — datasets (capability + regression), judges, metrics.
- Build and maintain online quality dashboards: resolution rate, CSAT, thumbs up/down, LLM‑as‑judge signals, error rate, latency.
- Close the production feedback loop: mine failure patterns from real traffic, turn them into regression cases, and propose fixes to Product and domain experts.
- Harden methodology: judge stability, non‑determinism handling.
- Translate numbers into decisions: weekly syncs, clear trade‑offs; avoid dashboards for their own sake.
- Must‑Haves
- Python and SQL — build an end‑to‑end analysis.
- Solid foundation in statistics — sampling, hypothesis testing, variance, understanding noisy metrics.
- Analytical mindset — start from the business question, not the tool.
- 3+ years in analyst / data scientist roles, at least one in a product context.
- Nice‑to‑Haves
- Experience in quality analytics for ML systems — ranking, recommendations, classification, etc.
- Hands‑on experience evaluating LLM applications (RAG, agents, tool use, judges).
- Experience building LLM agents — side projects, toy builds, personal experiments all count.
- How We Work — One Thing We Mean Seriously
- AI‑assisted coding is our default authoring environment, not a bonus.
- Claude Code is our main tool — used for SQL, Python, analyses, dashboards, and internal scripts.
- We look for analysts who are already curious and fluent with AI coding or genuinely excited to become fluent fast.
- We care about what you ship and how clearly you think.
- If this idea excites you rather than worries you, you’ll feel at home here.
- What You Will Get In Return
Make a genuine impact on the product. Join our upward trajectory and grow with us. We provide resources and opportunities for continuous personal and professional development.
Work in the EU
Enjoy flexibility travelling and working remotely or in a hybrid model across Europe.
Become a Stock Options Holder
Unlock your inner entrepreneur through our Stock Options Program. This opportunity is available to every team member, from junior to founder.
Receive Unwavering Support and Care
Finom supports your well‑being and success within a modern, friendly, and eco‑conscious culture. Constant support and care ensure a fulfilling Finom experience.
Work & Swim Program
Immersive program: one month in a comfortable corporate apartment in Cyprus, balancing work and relaxation.
Equal Opportunity Statement
At Finom, we are an equal‑opportunity employer and value diversity.
We invite applications from all walks of life.
We do not discriminate on the basis of race, religion, color, national origin, gender, sexual orientation, age, marital status, disability status, or other legally protected characteristics.
We may use AI tools to support hiring, such as reviewing applications or analyzing responses.
These tools assist the recruitment team but do not replace human judgment.
Final hiring decisions are made by humans.
For more info on how your data is processed, contact us.
#J-18808-Ljbffr
Product Data Scientist — AI Evaluation & Quality Arbeitgeber: Finom
Finom ist ein innovatives europäisches Tech-Start-up mit Sitz in Amsterdam, das eine dynamische und unterstützende Arbeitsumgebung bietet. Als Teil des AI-Teams haben Sie die Möglichkeit, bedeutende Beiträge zu leisten und Ihre Fähigkeiten in einem schnell wachsenden Unternehmen weiterzuentwickeln. Mit flexiblen Arbeitsmodellen, einem umfassenden Stock Options Programm und einem einzigartigen Work & Swim Programm in Zypern fördert Finom nicht nur Ihre berufliche Entwicklung, sondern sorgt auch für Ihr Wohlbefinden in einer modernen, umweltbewussten Unternehmenskultur.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Product Data Scientist — AI Evaluation & Quality 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 Finom 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 Product Data Scientist — AI Evaluation & Quality 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 Product Data Scientist — AI Evaluation & Quality bei Finom gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Finom 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 Finom entscheidend sein!