Machine Learning / Data Science Intern — AI & Analytics

Jobtyp: Akademisch: Praktikum

Arbeitsaufwand: 100%

Bereich: IT / Software Engineering, Informationstechnologie

Eintrittsdatum: Sofort

Standort: Remote / Schweiz / Barcelona

Unternehmen: Hospitaliti Ltd

Typ: Praktikum / Werkstudent, 6 Monate, mit Option zur Verlängerung

Start: Sofort / nach Vereinbarung

Über uns

Hospitaliti wird die weltweit führende KI-gestützte Rekrutierungsplattform für die Gastronomiebranche. Wir haben kürzlich einen großen europäischen Technologieanbieter im Gastgewerbe übernommen, der über 3 Millionen Mitglieder hat und damit einen der reichhaltigsten Talentdatensätze in der Branche besitzt: 10 Jahre Bewerberverhalten, Einstellmuster, Karriereverläufe und Daten zur Arbeitgeberbindung in über 50 Ländern.

Wir bauen keine weitere Jobbörse. Wir schaffen eine Intelligenzschicht für Talente im Gastgewerbe – und wir brauchen jemanden, der uns hilft, das zu entschlüsseln, was in einem Jahrzehnt an Daten verborgen ist.

Die Vision

Wir sind inspiriert von den Ideen in Dorsey und Bothas "From Hierarchy to Intelligence" (Block/Sequoia, März 2026): Organisationen benötigen nicht mehr Schichten – sie benötigen bessere Signale. KI sollte nicht nur Aufgaben automatisieren; sie sollte den Koordinationsaufwand ersetzen, der Unternehmen verlangsamt. Wir gestalten Hospitaliti als eine KI-geführte, flache Organisation, in der datengestützte Entscheidungen das Management-Raten ersetzen und jedes Teammitglied – Mensch oder KI – aus einem gemeinsamen "Weltmodell" operiert, das auf realen Daten basiert.

Diese Rolle ist grundlegend für dieses Ziel. Sie werden keine Berichte erstellen. Sie werden gestalten, wie ein ganzes Unternehmen denkt, entscheidet und agiert.

Was Sie tun werden

• Geschäftsprobleme in gut definierte ML-Probleme mit klaren Metriken und Erfolgskriterien übersetzen.
• NLP-Pipelines auf Basis unserer bestehenden Daten aufbauen – einschließlich Reinigung, Tokenisierung, Vektorisierung und Einbettungen.
• Modelle für Matching-, Ranking- und Vorhersageaufgaben prototypisieren, trainieren, evaluieren und iterieren.
• Modelle in die Produktion bringen, ordnungsgemäße Überwachung einrichten, A/B-Tests durchführen und den Kreislauf mit echtem Feedback schließen.
• Mit Produkt und Technik zusammenarbeiten, um ML in die Hosco-Erfahrung zu integrieren.
• Neugierig bleiben – neue Architekturen, Tools und Forschung erkunden und das Nützliche ins Produkt zurückbringen.

Must-haves

• Solide praktische Erfahrung im Aufbau und Versand von Machine Learning-Modellen – Sie haben echte Modelle von Daten bis zur Produktion gebracht, sie ordnungsgemäß bewertet und basierend auf Ergebnissen iteriert.
• Starke praktische Erfahrung in der Verarbeitung natürlicher Sprache – Sie haben tatsächlich Dinge damit gebaut, nicht nur darüber gelesen.
• Starkes praktisches Wissen über Vektorisierung und Einbettungen – klassische und moderne Ansätze und ein Gefühl dafür, wann man welche Methode wählen sollte.
• Eine wirklich KI-fokussierte Denkweise – Sie denken in Bezug darauf, was ML kann und was nicht, und halten sich über das Feld auf dem Laufenden.
• Offen für das Lernen neuer Dinge. Der Bereich bewegt sich schnell; Sie bewegen sich mit ihm.
• Verantwortungsbewusst – Sie übernehmen Verantwortung für Ihre Arbeit, Ihre Entscheidungen und Ihre Ergebnisse.
• Ambitioniert – Sie möchten etwas aufbauen, das die Menschen tatsächlich nutzen und sich daran erinnern.
• Ein echtes Verlangen, etwas Großartiges zu schaffen, nicht nur ein Ticket zu versenden.

Nice to have

• Vertrautheit mit modernen LLMs und retrieval-unterstützten Ansätzen.
• Starke allgemeine Programmierkenntnisse.
• Erfahrung mit Vektordatenbanken.
• Datenengineering-Fähigkeiten – Datenbanken, Datenpipelines und etwas Cloud-Erfahrung.
• MLOps-Erfahrung.
• Mehrsprachige NLP-Erfahrung – unsere Nutzer sprechen viele Sprachen.

Was wir bieten

• Direkter Zugang zu einem der größten und am längsten bestehenden Talentdatensätze im Gastgewerbe in Europa – ein echtes ML-Spielplatz.
• Ein Platz in der ersten Reihe beim Aufbau eines KI-ersten Unternehmens von Grund auf, nicht bei der Nachrüstung von KI auf bestehende Prozesse.
• Mentoring durch das Gründungsteam – nicht durch einen mittleren Manager. Wir praktizieren radikale Transparenz und Sie werden in dem Raum sein, in dem Entscheidungen getroffen werden.
• Vollständig flexibles Arbeiten – remote, Schweiz oder Barcelona.
• Eine echte Chance, die analytische Grundlage eines Unternehmens zu gestalten, das beabsichtigt, seine Branche zu führen – nicht Berichte zu erstellen, die niemand liest.