Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und erweitere unsere Evaluierungssuite für Produkte und baue Qualitätsdashboards.
- Unternehmen: Finom, ein innovatives europäisches Tech-Startup mit Sitz in Amsterdam.
- Vorteile: Flexibles Arbeiten, Aktienoptionen, Unterstützung und ein modernes, freundliches Arbeitsumfeld.
- Weitere Informationen: Wachstumsmöglichkeiten und ein einzigartiges Work & Swim Programm in Zypern.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Finanztechnologie und arbeite mit KI-gestützten Tools.
- Qualifikationen: Erfahrung in Python, SQL und Statistik sowie analytisches Denken.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Company Overview
Finom is a European tech startup headquartered in Amsterdam, on a mission to develop an all‑in‑one financial B2B solution that integrates banking, accounting, financial management, and invoicing into a mobile‑first platform.
- What You Will Be Doing
- Own and extend our offline evaluation 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 → propose fixes to Product and domain experts
- Harden methodology: judge stability, non‑determinism handling
- Translate numbers into decisions – weekly syncs, clear trade‑offs, no dashboards for their own sake
- Must‑Haves
- Python and SQL ability to build analysis end‑to‑end
- Solid foundation in statistics – sampling, hypothesis testing, variance, understanding noisy metrics
- Analytical mindset – starting 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
- AI‑assisted coding is our default authoring environment, not a bonus
- Claude Code is our main tool – you’ll reach for it for SQL, Python, analyses, dashboards, and internal scripts
- We’re looking 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
Benefits
- Make a genuine impact on the product and grow with us
- Work in the EU – flexibility of traveling, working remotely, or hybrid across Europe
- Become a stock options holder – program available to all team members
- Support and care – modern, friendly, eco‑conscious corporate culture, continuous support
- Work & Swim program – one month in a corporate apartment in Cyprus with Mediterranean views
- Equal Opportunity Statement
At Finom, we’re an equal opportunity employer and value diversity at our company.
We embrace diversity and invite applications from all walks of life.
We do not discriminate based on race, religion, color, national origin, gender, sexual orientation, age, marital status, disability status, or other applicable legally protected characteristics.
We may use artificial intelligence (AI) tools to support parts of the hiring process, such as reviewing applications, analyzing resumes, or assessing responses and identifying potential inconsistencies or verification signals in application materials based on available information.
These tools assist our recruitment team but do not replace human judgment.
Final hiring decisions are ultimately made by humans.
If you would like more information about how your data is processed, please contact us.
#J-18808-Ljbffr
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Product Data Scientist — AI Evaluation & Quality (Remote) 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 (Remote) 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 (Remote) 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!