Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle Bewertungssysteme, die messen, ob Firecrawl funktioniert.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen im Bereich KI-Datenverarbeitung mit dynamischer Kultur.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, Aktienoptionen, großzügige Freizeit und Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Schnelles Wachstum und echte Verantwortung in einem kleinen Team.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datenverarbeitung und arbeite an spannenden Herausforderungen.
- Qualifikationen: Mindestens 4 Jahre Erfahrung in ML oder Forschungstechnik.
Sie werden die Evaluierungssysteme entwickeln, die uns sagen, ob Firecrawl tatsächlich funktioniert. Das klingt einfach. Ist es aber nicht. Unser zentrales Versprechen, jede URL zuverlässig in saubere, strukturierte, LLM-bereite Daten umzuwandeln, ist schwer rigoros über Millionen von verschiedenen Websites, Formaten und Randfällen zu messen. Je komplexer die Systeme werden, die wir messen, desto schwieriger wird die Frage "Hat das funktioniert?". Dies ist keine Evaluierungsrolle, in der Sie ein Framework übernehmen und Benchmarks durchführen. Sie entwerfen die Metriken, bauen die Pipelines, generieren die Datensätze und sind für den Feedback-Loop von der Ausgabequalität zurück zu Modell- und Produktentscheidungen verantwortlich.
Wenn Sie sich dafür interessieren, was "gut" tatsächlich bedeutet und die technische Tiefe haben, um es zu messen, ist dies die Rolle für Sie.
Was Sie tun werden:
- Die Metriken entwerfen, die definieren, was "gute Ausgabe" tatsächlich über Millionen von Seiten, Formaten und Randfällen bedeutet.
- Die Pipelines und Vorrichtungen bauen, die Qualität rigoros und in großem Maßstab messen.
- Die Datensätze generieren und kuratieren, die die Evaluierung vertrauenswürdig machen.
- Den Feedback-Loop von der Ausgabequalität zurück zu Modell- und Produktentscheidungen besitzen.
- "Hat das funktioniert?" in eine Antwort umwandeln, auf die das gesamte Team reagieren kann.
Was wir suchen:
- Sie haben die technische Tiefe, um echte Evaluierungssysteme zu bauen, nicht nur bestehende zu betreiben.
- Sie kümmern sich tiefgehend darum, was "gut" bedeutet und wie man es rigoros misst.
- Sie sind damit vertraut, mehrdeutige Probleme zu übernehmen, bei denen die Metrik selbst erfunden werden muss.
- Sie arbeiten schnell und schließen den Loop – Sie würden lieber versenden, messen und iterieren, als auf dem Papier zu perfektionieren.
Was wir NICHT suchen:
- Jemanden, der nur Benchmarks ausführen möchte, die jemand anderes entworfen hat.
- Ein reiner Forscher, der die Systeme nicht bauen wird, oder ein reiner Ingenieur, der nicht über Methodik nachdenken wird.
- Jemanden, der ein vollständig spezifiziertes Ticket benötigt, um zu beginnen.
Hinweis zur Geschwindigkeit: Wir arbeiten mit einem absurden Maß an Dringlichkeit, da das Fenster für das, was wir bauen, nicht für immer offen bleiben wird. Wenn Sie das aufregt, lesen Sie weiter. Wenn nicht, ist diese Rolle wahrscheinlich nicht für Sie.
Vorteile & Vergünstigungen:
- Ein Gehalt, das Sinn macht – $210,000-$275,000/Jahr (US-basiert), basierend auf Einfluss, nicht auf Dienstzeit.
- Besitzen Sie einen Teil – Erhalten Sie wettbewerbsfähige Anteile an dem, was Sie helfen zu bauen.
- Großzügige PTO – 15 Tage Pflichturlaub, alles darüber hinaus 24 Tage, einfach fragen (Feiertage ausgeschlossen); nehmen Sie sich die Zeit, die Sie brauchen, um sich zu erholen.
- Elternzeit – 12 Wochen voll bezahlt, für alle Eltern.
- Wellness-Stipendium – $100/Monat für das Fitnessstudio, Therapie, Massagen oder was auch immer Sie menschlich hält.
- Lernen & Entwicklung – Kosten bis zu $1,000/Jahr für alles, was Ihnen hilft, beruflich zu wachsen.
- Team-Offsites – Ein Tapetenwechsel, ohne Vertrauensspiele.
- Sabbatical – 3 bezahlte Monate nach 4 Jahren, tun Sie etwas Spaßiges und Neues.
Verfügbar für US-basierte Vollzeitmitarbeiter:
- Vollständige Abdeckung, keine Bürokratie – Medizinische, zahnärztliche und augenärztliche Versorgung (100% für Mitarbeiter, 50% für Ehepartner/Kinder) – keine seltsamen Schlupflöcher, nur Pflege, die funktioniert.
- Leben & Invaliditätsversicherung – Vom Arbeitgeber bezahlte kurzfristige Invalidität, langfristige Invalidität und Lebensversicherung – Schutz vor den Kurven des Lebens.
- Zusätzliche Optionen – Optionale Unfall-, kritische Erkrankung-, Krankenhausentschädigungs- und freiwillige Lebensversicherungen für zusätzliche Sicherheit.
- Doctegrity Telemedizin – Sprechen Sie mit einem Arzt von Ihrem Sofa aus.
- 401(k)-Plan – Die Rente mag noch weit weg sein, aber Ihr zukünftiges Ich wird es Ihnen danken.
- Steuervergünstigte Vorteile – Zugang zu FSAs und Pendelvorteilen, um Ihre Geldbörse ein wenig zu entlasten.
- Haustierversicherung – Weil pelzige Babys auch Familie sind.
Verfügbar für SF-basierte Mitarbeiter:
- SF HQ-Vorteile – Snacks, Getränke, Team-Mittagessen, intensives Tischtennis und Spitzen-Startup-Energie.
- E-Bike-Transport – Ein Leih-E-Bike, um Sie durch die Stadt zu bringen, auf uns.
Interviewprozess:
- Bewerbungsüberprüfung – Zeigen Sie uns, was Sie gebaut haben – Evaluierungssysteme, Metriken, die Sie entworfen haben, Datensätze, die Sie erstellt haben, Qualitätsprobleme, die Sie gemessen haben. Uns interessiert, was Sie geliefert haben, nicht, wo Sie zur Schule gegangen sind.
- Einführungs-Gespräch (~25 Minuten) – Ein kurzes Gespräch, um uns gegenseitig kennenzulernen, bevor wir tiefer gehen. Wir sprechen darüber, woran Sie gearbeitet haben, was Sie zu Firecrawl gezogen hat und was Sie in Ihrer nächsten Rolle suchen. Zeit für Ihre Fragen ebenfalls.
- Technisches Gespräch (~45 Minuten) – Wir werden ein echtes Problem aus unserer Welt vertiefen – wie Sie messen würden, ob unordentliche Webausgaben tatsächlich "gut" sind, und das System bauen, um es zu beweisen. Kommen Sie bereit, laut zu denken; uns interessiert, wie Sie argumentieren, nicht, ob Sie die Antwort auswendig gelernt haben.
- Gründer-Gespräch (~25 Minuten) – Kultur, Tempo, Verantwortung und wie Sie gerne arbeiten. Zeit für Ihre Fragen ebenfalls.
- Bezahlter Arbeitsversuch (1-2 Wochen) – Arbeiten Sie mit dem Team an einem echten, abgegrenzten Evaluierungsproblem – bezahlt zu einem Auftragnehmer-Tarif. Es ist das wahrhaftigste Signal für beide Seiten: Sie sehen, wie es sich anfühlt, bei Firecrawl zu bauen, und wir sehen, wie Sie liefern. Remote-freundlich, und wir werden uns nach Ihren aktuellen Verpflichtungen richten.
- Entscheidung – Wir handeln schnell nach dem Versuch.
Wenn Sie sich dafür interessieren, was "gut" tatsächlich bedeutet und die technische Tiefe haben, um es zu messen, sollten Sie sich uns anschließen.
Research Engineer Arbeitgeber: Firecrawl
Firecrawl ist ein hervorragender Arbeitgeber, der eine dynamische und innovative Arbeitsumgebung in San Francisco bietet. Mit einem starken Fokus auf Mitarbeiterentwicklung und einer Kultur, die Eigenverantwortung und schnelles Handeln fördert, haben Sie die Möglichkeit, an bedeutenden Projekten zu arbeiten und direkt mit den Gründern zusammenzuarbeiten. Die attraktiven Vergütungs- und Sozialleistungen, einschließlich großzügiger Urlaubsregelungen und einer equity-basierten Vergütung, machen Firecrawl zu einem idealen Ort für Fachkräfte, die in einem schnell wachsenden Unternehmen einen echten Unterschied machen möchten.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Research 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 Firecrawl 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 Research 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 Research Engineer bei Firecrawl gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Firecrawl 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 Firecrawl entscheidend sein!