Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle KI-gestützte Workflows zur Automatisierung von Analysen und Insights.
- Unternehmen: Airtm, ein innovatives Unternehmen im Bereich Finanzinfrastruktur für digitale Unternehmer.
- Vorteile: Flexibles Arbeiten, wettbewerbsfähiges Gehalt und die Möglichkeit, die Zukunft der Online-Arbeit mitzugestalten.
- Weitere Informationen: Dynamisches Team mit großartigen Wachstumschancen in einem zukunftsorientierten Umfeld.
- Warum dieser Job: Sei Teil einer Mission, die finanzielle Freiheit für Millionen von Talenten im Globalen Süden ermöglicht.
- Qualifikationen: 2-5 Jahre Erfahrung in ähnlichen Rollen und Kenntnisse in SQL, Python und KI-Frameworks.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
About us
Airtm is a financial‑infrastructure company building the future of the online‑work economy.
We are on a mission to empower the world's growing number of Digital Entrepreneurs in the Global South, giving them the financial freedom to thrive.
The problem is clear: in emerging markets, accessing the dollar economy is difficult.
Cross‑border payments are slow, expensive, and often lose value to inflation.
This limits the potential of millions of talented individuals.
Airtm’s solution is a swift and comprehensive financial platform that facilitates low‑value cross‑border payments and local cash‑outs.
As pioneers in stablecoin‑payment infrastructure, Airtm has built the most advanced cross‑border payment system available on the market.
As a company married to the world of online work, Airtm will go beyond payments to build the necessary infrastructure the online‑work economy needs to thrive.
We are fostering an entirely new economy, giving individuals, communities, and countries the tools to take control of their financial destinies.
About the role
We're looking for a data‑driven, curious, and collaborative Data Scientist to support product and business decision‑making through analytics, experimentation, and applied data science.
As AI capabilities reshape how data teams operate, you'll play an active role in designing and deploying AI‑powered agentic workflows that automate analysis, surface insights, and augment how the team operates at scale.
Key Responsibilities
- Design and deploy AI agent workflows to automate recurring analytical tasks, data summarization, and insight generation pipelines.
- Evaluate and integrate LLM‑based tools into the data team's workflow, assessing their reliability, accuracy, and fitness for analytical use cases.
- Collaborate with product and business teams to define analytical questions, success metrics, and KPIs.
- Build and maintain analytics foundation using SQL and dbt, enabling reliable reporting and self‑serve analytics.
- Design, build, and maintain Tableau dashboards that bring metrics to life and support day‑to‑day decision‑making.
- Perform A/B testing and experimentation, including experiment design, statistical inference, significance testing, and result interpretation.
- Perform ad‑hoc, exploratory, and statistical analyses to uncover insights and validate hypotheses.
- Communicate findings clearly to both technical and non‑technical stakeholders, translating data into actionable recommendations.
- Partner with stakeholders to iterate on metrics, dashboards, and analyses as business needs evolve.
Qualifications
- 2 to 5 Years of experience in Similar roles
- Hands‑on experience with AI agent frameworks (e. g., Lang Chain, Llama Index, Crew AI, or similar) and demonstrated ability to build and deploy agentic systems in a production or near‑production context.
- Proven experience with prompt engineering and evaluating LLM outputs for data‑related tasks such as automated reporting, anomaly narration, or natural language querying.
- Experience orchestrating multi‑step AI pipelines that combine LLMs with structured data sources, APIs, or internal tooling.
- Strong SQL and Python skills for data analysis and modeling.
- Experience with dbt for analytics engineering workflows.
- Experience building dashboards in Tableau (or similar BI tools).
- Solid foundation in statistics, experimentation, and hypothesis testing.
- Ability to work cross‑functionally and communicate insights effectively.
- Nice to Have
- Exposure to cloud platforms (AWS) for data storage or analytics workloads.
- Knowledge of feature engineering and model evaluation concepts.
- Experience with version control (Git).
- #J-18808-Ljbffr
AI Data Scientist Arbeitgeber: Jobtailor
Als Global Director B2B – Business Development bei uns profitieren Sie von einer dynamischen und innovativen Arbeitsumgebung, die auf Zusammenarbeit und Kreativität setzt. Wir bieten Ihnen nicht nur attraktive Vergütungsmodelle und umfassende Weiterbildungsmöglichkeiten, sondern auch die Chance, in einem internationalen Team zu arbeiten, das Vielfalt und persönliche Entwicklung fördert. Unsere Unternehmenskultur legt großen Wert auf Flexibilität und Work-Life-Balance, sodass Sie Ihre Karriereziele in einem unterstützenden Umfeld erreichen können.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so AI Data Scientist 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 Jobtailor 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 AI Data Scientist 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 AI Data Scientist bei Jobtailor gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Jobtailor 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 Jobtailor entscheidend sein!
