Auf einen Blick
- Aufgaben: Übernimm Verantwortung für die Datenplattform und entwickle innovative Datenpipelines.
- Unternehmen: JUNI, ein Startup-Factory in Berlin, die Wissenschaft und Unternehmertum verbindet.
- Vorteile: Flexible Arbeitszeiten, hybrides Arbeiten und ein modernes Arbeitsumfeld im Herzen Berlins.
- Weitere Informationen: Motiviertes Team mit flachen Hierarchien und echten Entwicklungsmöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft von datenbasierten Tools und arbeite an Projekten, die einen echten Unterschied machen.
- Qualifikationen: Mindestens 4 Jahre Erfahrung als Data Engineer oder Data Scientist mit praktischen Kenntnissen in SQL und Python.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 49500 - 60500 € pro Jahr.
Описание
JUNI is the startup factory for science-based spin-offs in Berlin and Brandenburg.
We connect universities, startups, companies, investors and policymakers, and create the spaces, programs and partnerships that turn research into successful companies.
With JUNI Core, we are building a central data platform that brings everything together and makes it available to our teams’ tools.
As a Data & AI Engineer, you will take long-term responsibility for this data layer: the pipelines, data model and AI methods that make the data usable.
- Задачи
- Take responsibility for JUNI Core: connecting all source systems, the data model and operations
- Build and operate pipelines between our tools and the platform in both directions
- Keep data reliable: a clear source for every field, syncs without duplicates, and alerts when something goes down
- Connect new sources and decide how they fit into the model
- Work with the Product & Tech team to determine what data JUNI needs, where it comes from and what we are allowed to use it for
- Build the data foundation for new tools in our ecosystem work
- Integrate external data such as publications, patents or company data via APIs and scraping, and link it to our existing data
- Ensure that users can see where a result comes from
- Use LLMs and embeddings for matching, classification and enrichment, with evaluation built in
- Define what good results look like for each use case: acceptable error rates, reference cases and what happens if a result is wrong
- Work with the Technical Product Manager and subject-matter leads to determine what is worth automating
- Documentation and tests are part of the work, not something done afterwards
- Требования
- At least 4 years of experience as a Data Engineer or Data Scientist, with pipelines and automations that you built yourself and operated in production
- Confident with SQL and Postgres
- Confident using Python for data work: pandas, notebooks, evaluation scripts
- Experience integrating Saa S tools via APIs and webhooks, including two-way sync
- Practical experience with LLMs in data pipelines: embeddings, structured extraction, evaluation
- Experience with matching, classification or ranking methods and how to measure whether they work
- You check what an API actually does instead of relying on the documentation
- You consider GDPR from the outset: consent, retention periods, access
- You use Claude Code or similar AI coding tools daily and know where their output needs to be thoroughly checked
- Fluent in English
- Будет плюсом: Experience with record linkage or entity resolution; German is a plus
- Условия
- A role with real responsibility: you will shape JUNI’s data platform and the data behind our tools
- Work that matters to science-based founders, researchers and our partners in Berlin-Brandenburg
- A motivated team with a hands-on mentality and flat hierarchies
- Flexible working hours and hybrid work
- A modern working environment in the heart of Berlin
- Compensation that reflects experience and responsibility
- #J-18808-Ljbffr
Data & AI engineer for ecosystem tools in Berlin Arbeitgeber: Juni
JUNI bietet eine dynamische Startup-Umgebung in Berlin-Mitte, in der Sie als Senior IT & Technical Operations Specialist von Anfang an echte technische Verantwortung übernehmen können. Mit einem Fokus auf persönliche Entwicklung und einem unterstützenden Team fördern wir eine Kultur der Eigenverantwortung und Innovation, während Sie die Möglichkeit haben, unsere technischen Abläufe zu optimieren und zu gestalten. Genießen Sie die Vorteile eines modernen Coworking-Spaces und die Chance, in einem zukunftsorientierten Bereich wie Life Sciences, DeepTech und GreenTech zu arbeiten.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Data & AI engineer for ecosystem tools in Berlin 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 Juni 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 Data & AI engineer for ecosystem tools in Berlin 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 Data & AI engineer for ecosystem tools bei Juni gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Juni 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 Juni entscheidend sein!
