Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle Datenextraktions-Workflows und arbeite mit KI-Agenten zusammen.
- Unternehmen: Mindrift, ein innovatives Unternehmen im Bereich KI und Datenverarbeitung.
- Vorteile: Verdiene bis zu 37 $ pro Stunde, arbeite remote und flexibel.
- Weitere Informationen: Erhalte die Möglichkeit, an einzigartigen Projekten mitzuarbeiten und deine Fähigkeiten zu erweitern.
- Warum dieser Job: Nutze deine Python-Kenntnisse in einem spannenden hybriden Arbeitsumfeld.
- Qualifikationen: Mindestens 3 Jahre Erfahrung in Web-Scraping und Datenengineering erforderlich.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 37 - 37 € pro Stunde.
Mindrift sucht hochqualifizierte Python Data Scraping Engineers, um das Tendem-Projekt zu unterstützen und spezialisierte Datenextraktions-Workflows innerhalb unseres hybriden AI + menschlichen Systems voranzutreiben. In dieser Rolle werden Sie als AI Pilot mit Tendem Agents zusammenarbeiten, die sich um repetitive Aufgaben kümmern, während Sie kritisches Denken, Fachwissen und Qualitätskontrolle bereitstellen, um genaue und umsetzbare Ergebnisse zu liefern. Diese Teilzeit-Remote-Position ist ideal für technische Fachkräfte mit praktischer Erfahrung in Web-Scraping, Datenextraktion und -verarbeitung.
Die Mindrift-Plattform verbindet Spezialisten mit AI-Projekten von großen Technologieinnovatoren. Unsere Mission ist es, das Potenzial von Generativer AI zu erschließen, indem wir auf reale Expertise aus der ganzen Welt zugreifen.
Hauptverantwortlichkeiten:- Eigenverantwortliche Durchführung von Datenextraktions-Workflows über komplexe Websites, um vollständige Abdeckung, Genauigkeit und zuverlässige Lieferung strukturierter Datensätze sicherzustellen.
- Nutzung interner Tools (Apify, OpenRouter) sowie benutzerdefinierter Workflows zur Beschleunigung der Datensammlung, Validierung und Aufgabenausführung unter Einhaltung definierter Anforderungen.
- Sicherstellung einer zuverlässigen Extraktion aus dynamischen und interaktiven Webquellen, Anpassung der Ansätze nach Bedarf zur Handhabung von JavaScript-gerendertem Inhalt und sich änderndem Seitenverhalten.
- Durchsetzung von Datenqualitätsstandards durch Validierungsprüfungen, Konsistenzkontrollen über Quellen hinweg, Einhaltung von Formatierungsspezifikationen und systematische Überprüfung vor der Lieferung.
- Skalierung der Scraping-Operationen für große Datensätze unter Verwendung effizienter Batch- oder Parallelisierungsmethoden, Überwachung von Fehlern und Aufrechterhaltung der Stabilität bei geringfügigen Änderungen der Seitenstruktur.
- Mindestens 3 Jahre relevante Erfahrung in Datenengineering, Web-Scraping, Automatisierung oder Softwareentwicklung (erforderlich).
- Abschluss (Bachelor oder Master) in Ingenieurwesen, Angewandter Mathematik, Informatik oder verwandten technischen Bereichen ist von Vorteil.
- Starke Erfahrung im Python-Web-Scraping (BeautifulSoup, Selenium oder ähnlich), einschließlich dynamischer Inhalte (JS, AJAX, unendliches Scrollen) und APIs über Proxys.
- Nachweisliche Fähigkeit, Daten aus komplexen Strukturen (Hierarchien, archivierte Seiten, inkonsistentes HTML) zu extrahieren.
- Solide Kenntnisse in Datenbereinigung, Normalisierung und Validierung, die strukturierte Datensätze (CSV, JSON, Google Sheets) liefern.
- Praktische Erfahrung mit LLMs und AI-Frameworks zur Verbesserung der Automatisierung und Problemlösung.
- Hohe Detailgenauigkeit und Engagement für Datenqualität.
- Selbstgesteuerte Arbeitsweise mit der Fähigkeit, unabhängig Probleme zu beheben.
- Ein Link zu GitHub ist von Vorteil.
- Englischkenntnisse: Oberes Mittelmaß (B2) oder höher (erforderlich).
In diesem Projekt können Mitwirkende bis zu 37 USD pro Stunde verdienen, abhängig von ihrem Niveau und Tempo der Beiträge.
Vorteile:- Vollständig remote arbeiten, nach Ihrem eigenen Zeitplan, mit nur einem Laptop und einer stabilen Internetverbindung.
- Praktische Erfahrung in einer einzigartigen hybriden Umgebung sammeln, in der menschliche Expertise und AI-Agenten nahtlos zusammenarbeiten.
- Teilnahme an leistungsbasierten Bonusprogrammen, die qualitativ hochwertige Arbeit und konsistente Lieferung belohnen.
Bewerben Sie sich einfach auf diesen Beitrag, qualifizieren Sie sich und erhalten Sie die Chance, an Projekten teilzunehmen, die Ihren technischen Fähigkeiten entsprechen, nach Ihrem eigenen Zeitplan.
Freelance Data Scraping Engineer (Python) Arbeitgeber: MindLift
Mindrift ist ein hervorragender Arbeitgeber, der Ihnen die Möglichkeit bietet, in einem innovativen hybriden Umfeld zu arbeiten, in dem menschliche Expertise und KI-Agenten nahtlos zusammenarbeiten. Als Teil des Tendem-Projekts profitieren Sie von flexiblen Arbeitszeiten, einer vollständig remote Arbeitsweise und der Chance, an spannenden Projekten mit bedeutendem Einfluss auf die Generative AI teilzunehmen. Zudem werden Ihre Leistungen durch leistungsbasierte Bonusprogramme honoriert, was Ihre berufliche Entwicklung und Zufriedenheit fördert.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Freelance Data Scraping Engineer (Python) erhalten könnten
✨Mach deine Projekte sichtbar!
Erstelle ein Portfolio, das deine Datenanalyse- und Statistik-Projekte zeigt. Nutze Plattformen wie GitHub, um deine Arbeitsproben zu präsentieren. Wenn du erklärst, welche Tools und Methoden du verwendet hast, gibst du potenziellen Kunden einen klaren Einblick in dein Können!
✨Netzwerke in der Data-Science-Community
Tritt Online-Communities und Foren bei, die sich auf Data Science konzentrieren, wie Kaggle oder die Data Science Gruppe auf LinkedIn. Hier kannst du nicht nur dein Wissen erweitern, sondern auch Kontakte knüpfen, die dir helfen könnten, neue Aufträge zu finden.
✨Präsentiere dich auf Freelance-Plattformen
Registriere dich auf Plattformen wie Upwork oder Freelancer, die sich gut für Freiberufler eignen. Achte darauf, dein Profil komplett auszufüllen und nachvollziehbare, spannende Projekte hinzuzufügen. Das erhöht deine Chancen, von Kunden wahrgenommen zu werden!
✨Direktbewerbungen bei interessanten Unternehmen
Wenn du Firmen hast, die dich wirklich interessieren, scheue dich nicht, direkt über ihre Website oder soziale Medien zu fragen. Zeige, wie du ihnen helfen kannst und warum du die richtige Wahl für ihre Datenprojekte bist. Warte nicht auf die perfekte Stellenausschreibung – sei proaktiv!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Freelance Data Scraping Engineer (Python) mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Mach deine Projekte sichtbar:Da es sich um eine freiberufliche Position im Bereich Data Science handelt, ist dein Portfolio das A und O. Stelle sicher, dass du eine Auswahl deiner besten Projekte präsentierst – sei es durch GitHub-Repos, Jupyter Notebooks oder eigene Webseiten, die deine Workflows und Ergebnisse zeigen. Zeige, welche Tools und Techniken du genutzt hast!
Setze auf konkrete Ergebnisse:Bei der Bewerbung ist es wichtig, dass du konkrete Ergebnisse und Erfolge aus deinen vorherigen Projekten in den Vordergrund stellst. Hast du beispielsweise Verbesserung in der Datenanalyse oder Vorhersagemodelle erzielt? Nenne Zahlen, um deine Erfolge besser greifbar zu machen.
Erkläre deine Preisstrategie:In deiner Bewerbung solltest du deine Preise und Konditionen klar darlegen. Zeige, wie du deine Dienstleistungen bewertest und welche Leistungen die Kunden von dir erwarten können. Transparen ist hier der Schlüssel, besonders in der Welt der Freiberufler!
Verbindung zur Branche herstellen:Nutze deine Bewerbung, um eine Verbindung zur Branche herzustellen, in der MindLift tätig ist. Zeige, dass du die aktuellen Trends und Herausforderungen im Data Science Bereich kennst und wie du mit deinen Skills und Erfahrungen zum Erfolg von MindLift beitragen kannst. Lass uns wissen, was du tun kannst!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei MindLift vorbereitet
✨Zeig deine besten Projektergebnisse!
Als Freiberufler im Bereich Data Science musst du deine bisherigen Projekte und Erfolge klar präsentieren. Bring eine ansprechende Portfolio-Mappe mit, die verschiedene Datenprojekte zeigt, die du bereits umgesetzt hast. Erkläre die Tools und Techniken, die du verwendet hast, um Lösungen zu entwickeln.
✨Sei bereit für technische Fragen
Technische Fragen sind in Data Science wirklich wichtig, also sei bereit, deine Kenntnisse in Statistik, Machine Learning und Datenverarbeitung zu demonstrieren. Du könntest dazu aufgefordert werden, ein Beispiel aus der Praxis zu erläutern oder sogar einen Mini-Coding-Test durchzuführen, um deine Programmierkenntnisse zu zeigen.
✨Sprich über deine Werkzeuge und Methoden
Stelle sicher, dass du mit den gängigen Tools und Plattformen, wie Python, R oder SQL, vertraut bist. Auch Cloud-Dienste wie AWS oder Google Cloud können im Gespräch zur Sprache kommen. Erwähne konkrete Beispiele, wie du mit diesen Werkzeugen Herausforderungen gemeistert hast.
✨Personalisiere dein Angebot
Da du freiberuflich arbeitest, ist es wichtig, dass du deinem potenziellen Auftraggeber klar machst, wie du seine speziellen Bedürfnisse erfüllen kannst. Sei bereit, über deine Flexibilität, Verfügbarkeit und Preise zu sprechen. Zeig, dass du anpassungsfähig bist und dir Zeit nimmst, um die besten Lösungen für die Projekte deines Kunden zu finden.
