Data Scientist – Extensions

Fundamental ist ein KI-Unternehmen, das die Zukunft der Unternehmensentscheidungen neu definiert. Gegründet von Alumni von DeepMind, hat Fundamental NEXUS entwickelt – das leistungsstärkste Large Tabular Model (LTM) der Welt, das speziell für die strukturierten Daten entwickelt wurde, die tatsächlich Unternehmensentscheidungen vorantreiben. Unterstützt von erstklassigen Investoren und vertrauenswürdig von Fortune 100 Unternehmen, erschließt Fundamental Billionen von Dollar an Wert, indem es Unternehmen die Macht zur Vorhersage verleiht.

In dieser Rolle werden Sie Datenwissenschaftsfähigkeiten erforschen, entwickeln und produktiv umsetzen, die die Produktleistung in realen Unternehmensanwendungen verbessern und erweitern – dabei arbeiten Sie an einer Vielzahl von Vorhersageaufgaben, Datentypen und Geschäftsdomenen. Sie werden tief in schwierige datenwissenschaftliche Probleme eintauchen, eng mit F&E an Produktfähigkeiten zusammenarbeiten und produktionsreife Arbeiten liefern, die direkte Auswirkungen auf Produktionsanwendungen haben.

Hauptverantwortlichkeiten:

• Forschung und Entwicklung von Methoden der Datenwissenschaft, die die prädiktive Leistung von NEXUS über verschiedene Unternehmensdatensätze, Branchen und Vorhersageaufgabentypen verbessern.
• Entwurf und Implementierung robuster, produktionsreifer Python-Komponenten mit starkem Fokus auf Korrektheit, Allgemeingültigkeit und Wiederverwendbarkeit.
• Tiefes Verständnis der Eigenschaften von realen Unternehmensdaten und Entwicklung von Strategien, die NEXUS helfen, diese zuverlässig zu verarbeiten.
• Durchführung rigoroser Experimente zur Messung der Auswirkungen neuer Ansätze, Entwurf bedeutungsvoller Benchmarks und Nutzung der Ergebnisse zur Priorisierung.
• Arbeiten an einer Vielzahl von strukturierten Datenproblemen – einschließlich, aber nicht beschränkt auf Klassifikation, Regression, Ranking und Prognose.
• Enger Austausch mit den Ingenieur- und Forschungsteams, um ein tiefes Verständnis des Verhaltens des NEXUS-Modells zu entwickeln und dieses Wissen in Ihre Arbeit einfließen zu lassen.
• Zusammenarbeit mit angewandten KI-Ingenieuren zur Validierung von Ansätzen anhand realer Kundendatensätze und Übersetzung der Erkenntnisse in Produktfähigkeiten.
• Beitrag zu technischer Dokumentation und internen Best Practices, um dem breiteren Team zu helfen, neue Fähigkeiten korrekt und selbstbewusst anzuwenden.

Must have:

• 5+ Jahre Erfahrung in Datenwissenschaft oder Machine Learning-Rollen.
• Starke Python-Kenntnisse, einschließlich Vertrautheit mit pandas, numpy und scikit-learn.
• Tiefe praktische Erfahrung mit traditionellen ML-Modellen: XGBoost, LightGBM, CatBoost und ähnlichen Gradient Boosting-Frameworks.
• Solides Verständnis dafür, was reale tabellarische Daten herausfordernd macht: Klassenungleichgewicht, hohe Kardinalität, Verteilungsschicht, fehlende Werte und mehr.
• Starkes experimentelles Denken – komfortabel im Entwerfen von Benchmarks und im Ziehen rigoroser Schlussfolgerungen aus verrauschten Ergebnissen.
• Fähigkeit, autonom zu arbeiten und die Arbeit von der Idee bis zum ausgelieferten Ergebnis voranzutreiben.

Nice to have:

• Vertrautheit mit tabellarischen Fundamentmodellen (TabPFN, CARTE oder ähnlich).
• Wettbewerbsfähige Erfahrung in der Datenwissenschaft (Kaggle, DrivenData oder ähnlich) – insbesondere Top-Platzierungen bei tabellarischen Wettbewerben.
• Hintergrund in einem Bereich, in dem strukturierte Vorhersagen wichtig sind: Finanzen, Lieferkette, Gesundheitswesen, Einzelhandel oder Industrie.
• Erfahrung in der Mitgestaltung oder dem Design interner ML-Bibliotheken oder gemeinsamer Werkzeuge.
• Vertrautheit mit DuckDB, Polars oder modernen In-Process-Analytik-Engines.
• Komfort beim Lesen von ML-Forschungspapieren und der Übersetzung von Erkenntnissen in praktische Implementierungen.

Vorteile:

• Wettbewerbsfähige Vergütung mit Gehalt und Eigenkapital.
• Umfassende Gesundheitsversorgung für Sie und Ihre Angehörigen.
• Bezahlter Elternurlaub für alle neuen Eltern, einschließlich adoptiver und Leihmutterschaftsreisen.
• Umzugshilfe für Mitarbeiter, die zu einem unserer Büros ziehen.
• Eine mission-driven, low-ego Kultur, die Vielfalt des Denkens, Eigenverantwortung und Handlungsdrang schätzt.