Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle fortschrittliche KI-Lösungen und arbeite an realen Geschäftsproblemen.
- Unternehmen: Schnell wachsendes Technologieunternehmen mit Fokus auf KI-Forschung.
- Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, Remote-Arbeit und langfristige Wachstumschancen.
- Weitere Informationen: Kollaborative Umgebung mit globalem Team und Zugang zu großen Datensätzen.
- Warum dieser Job: Arbeite an herausfordernden KI-Projekten mit direktem Einfluss auf die Industrie.
- Qualifikationen: PhD oder Master in Informatik, 5+ Jahre Erfahrung in maschinellem Lernen.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 75000 - 95000 € pro Jahr.
Location
Remote
Employment Type
Full-time
Preferred
- Time-zone overlap with India working hours
- About the Opportunity
Our client is a fast‑growing technology company developing advanced AI‑powered solutions for industrial analytics and operational intelligence.
As they continue to expand their Core AI Research & Development team, we are seeking a
Senior Data Scientist with strong research and applied experience in one or more of the following areas:
- Reinforcement learning and prescriptive decision‑making
- Knowledge representation, graph learning, and multi‑modal AI systems
This role offers the opportunity to work on cutting‑edge AI research while driving real‑world business impact through production‑grade solutions.
Key Responsibilities
- Time‑Series Modeling
- Develop and enhance modern deep learning models for time‑series analysis using large‑scale industrial sensor datasets.
- Design retraining and adaptation pipelines to maintain model performance as data evolves over time.
- Apply transfer learning and low‑label adaptation techniques to support new equipment types and sensor sources.
- Improve prediction accuracy across multiple asset categories.
- Design reinforcement learning frameworks that generate actionable operational recommendations.
- Develop optimization approaches that balance multiple business and operational constraints.
- Implement preference‑learning techniques leveraging expert feedback and validated operational outcomes.
- Collaborate with product and engineering teams to integrate prescriptive recommendations into production environments.
- Expand and enhance domain knowledge graphs representing industrial assets, failure modes, and recommended actions.
- Apply graph‑based learning methods to improve reasoning and knowledge transfer across equipment types.
- Integrate structured and unstructured data sources, including technical documentation, engineering diagrams, operator notes, and conversational data.
- Identify patterns and insights that improve model generalization across industries and customer segments.
- Research & Collaboration
- Translate state‑of‑the‑art research into scalable, production‑ready solutions.
- Mentor junior data scientists and contribute to the growth of the research organization.
- Collaborate with cross‑functional teams to bring AI innovations into customer‑facing products.
- Define, monitor, and improve quality metrics for predictive and prescriptive AI systems.
- Contribute to patents, publications, and open‑source initiatives where appropriate.
- Required Qualifications
Education
- Ph D preferred, or Master’s degree in Computer Science, Statistics, Applied Mathematics, Electrical Engineering, or related field.
- Exceptional candidates with equivalent industry experience will also be considered.
- Technical Experience
- 5+ years of hands‑on machine learning experience with deep expertise in at least one of:
- Time‑series modeling
- Reinforcement learning
- Graph machine learning and knowledge representation
- Experience with modern deep learning frameworks (Py Torch preferred).
- Practical knowledge of reinforcement learning methodologies and production‑grade RL frameworks.
- Experience working with knowledge graphs, graph neural networks, embeddings, or related technologies.
- Familiarity with retrieval‑augmented systems, vector databases, and unstructured data processing.
- Experience with cloud platforms and managed machine learning services.
- Strong software engineering practices, including version control, testing, and reproducible experimentation.
- Soft Skills
- Strong product mindset with the ability to move research into production.
- Excellent communication skills and ability to work with both technical and non‑technical stakeholders.
- Comfortable working in fast‑paced environments with evolving priorities.
- Experience collaborating across distributed and international teams.
- Nice to Have
- Experience in predictive maintenance, condition monitoring, industrial AI, or vibration analysis.
- Knowledge of physics‑informed machine learning or causal inference techniques.
- Publications in leading ML conferences or journals.
- Experience with agentic AI systems, LLMet evaluation, or advanced generative AI applications.
- What Our Client Offers
- Opportunity to work on challenging AI research problems with direct business impact.
- Collaborative environment combining research excellence with product delivery.
- Remote‑first culture with a globally distributed team.
- Exposure to large‑scale industrial datasets and real‑world AI applications.
- Competitive compensation package and long‑term growth opportunities.
Looking forward to your reply!
#J-18808-Ljbffr
Senior Data Scientist — Core AI R&D Arbeitgeber: Hiretop
Unser Unternehmen ist ein schnell wachsendes Technologieunternehmen, das fortschrittliche KI-gestützte Lösungen für industrielle Analytik und operationale Intelligenz entwickelt. Wir bieten eine kollaborative Arbeitsumgebung, die Forschungsexzellenz mit Produktlieferung kombiniert, und ermöglichen es unseren Mitarbeitern, an herausfordernden KI-Forschungsproblemen zu arbeiten, die direkte Auswirkungen auf das Geschäft haben. Mit einer remote-first Kultur und einem global verteilten Team fördern wir das Wachstum unserer Mitarbeiter durch langfristige Entwicklungsmöglichkeiten und ein wettbewerbsfähiges Vergütungspaket.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Senior Data Scientist — Core AI R&D 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 Hiretop 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 Data Scientist — Core AI R&D 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 Data Scientist — Core AI R&D bei Hiretop gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Hiretop 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 Hiretop entscheidend sein!