Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle innovative Datenwissenschaftsprobleme und arbeite an spannenden KI-Projekten.
- Unternehmen: Mindrift, ein Unternehmen, das Innovation und kollektive Intelligenz vereint.
- Vorteile: Verdiene bis zu 58 $ pro Stunde, arbeite remote und verbessere dein Portfolio.
- Weitere Informationen: Vollständig remote, flexible Arbeitszeiten und spannende Projekte warten auf dich.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der KI und arbeite an realen Herausforderungen.
- Qualifikationen: Master oder PhD in einem quantitativen Bereich und 5 Jahre Erfahrung in der Datenwissenschaft.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 50 - 58 € pro Stunde.
Diese Gelegenheit ist nur für Kandidaten, die derzeit im angegebenen Land wohnen. Ihr Standort kann die Berechtigung und die Sätze beeinflussen. Bitte reichen Sie Ihren Lebenslauf in Englisch ein und geben Sie Ihr Englischniveau an.
Bei Mindrift trifft Innovation auf Gelegenheit. Wir glauben daran, die Kraft der kollektiven Intelligenz zu nutzen, um die Zukunft der KI ethisch zu gestalten.
Was wir tun
Die Mindrift-Plattform verbindet Spezialisten mit KI-Projekten von großen Technologieinnovatoren. Unsere Mission ist es, das Potenzial von Generativer KI zu erschließen, indem wir auf das Fachwissen aus der ganzen Welt zurückgreifen.
Über die Rolle
GenAI-Modelle verbessern sich sehr schnell, und eines unserer Ziele ist es, sie in die Lage zu versetzen, spezialisierte Fragen zu beantworten und komplexe Denkfähigkeiten zu erreichen. Wenn Sie der Plattform als Data Science AI Trainer beitreten, haben Sie die Möglichkeit, an diesen Projekten zusammenzuarbeiten.
Obwohl jedes Projekt einzigartig ist, könnten Sie typischerweise:
- Originale rechnerische Datenwissenschaftsprobleme entwerfen, die reale analytische Arbeitsabläufe in verschiedenen Branchen (Telekommunikation, Finanzen, Regierung, E-Commerce, Gesundheitswesen) simulieren.
- Probleme erstellen, die Python-Programmierung zur Lösung erfordern (unter Verwendung von pandas, numpy, scipy, sklearn, statsmodels, matplotlib, seaborn).
- Sicherstellen, dass Probleme rechnerisch intensiv sind und nicht manuell innerhalb angemessener Zeitrahmen (Tage/Wochen) gelöst werden können.
- Probleme entwickeln, die nicht-triviale Denkketten in der Datenverarbeitung, statistischen Analyse, Merkmalsengineering, prädiktiven Modellierung und Einsichtsextraktion erfordern.
- Deterministische Probleme mit reproduzierbaren Antworten erstellen: stochastische Elemente vermeiden oder feste Zufallszahlen für genaue Reproduzierbarkeit erfordern.
- Probleme auf realen geschäftlichen Herausforderungen basieren: Kundenanalytik, Risikobewertung, Betrugserkennung, Prognose, Optimierung und betriebliche Effizienz.
- End-to-End-Probleme entwerfen, die den gesamten Datenwissenschaftsprozess abdecken (Datenaufnahme → Reinigung → EDA → Modellierung → Validierung → Bereitstellungsüberlegungen).
- Big-Data-Verarbeitungsszenarien einbeziehen, die skalierbare rechnerische Ansätze erfordern.
- Lösungen mit Python unter Verwendung standardmäßiger Datenwissenschaftsbibliotheken und statistischer Methoden überprüfen.
- Problemstellungen klar mit realistischen Geschäftskontexten dokumentieren und verifiziert korrekte Antworten bereitstellen.
Vergütung
In diesem Projekt können Mitwirkende bis zu 58 $ pro Stunde verdienen, abhängig von ihrem Niveau und Tempo der Beiträge. Die Vergütung variiert je nach Projektumfang, Komplexität und erforderlicher Expertise. Bitte beachten Sie, dass andere Projekte auf der Plattform unterschiedliche Verdienstniveaus basierend auf ihren Anforderungen anbieten können.
Wie man anfängt
Bewerben Sie sich einfach auf diesen Beitrag, qualifizieren Sie sich und erhalten Sie die Chance, zu Projekten beizutragen, die mit Ihren Fähigkeiten übereinstimmen, nach Ihrem eigenen Zeitplan. Von der Erstellung von Schulungshinweisen bis zur Verfeinerung von Modellantworten werden Sie helfen, die Zukunft der KI zu gestalten, während Sie sicherstellen, dass die Technologie allen zugutekommt.
Anforderungen
- Sie haben einen Master- oder Doktortitel in Datenwissenschaft, Statistik, Mathematik, Informatik oder einem verwandten quantitativen Bereich.
- Sie haben mindestens 5 Jahre praktische Erfahrung in der Datenwissenschaft mit nachweisbarem Geschäftswert.
- Sie haben ein Portfolio abgeschlossener Projekte und Veröffentlichungen, die die Lösung realer Probleme zeigen.
- Sie sind versiert in der Python-Programmierung für Datenwissenschaft (pandas, numpy, scipy, scikit-learn, statsmodels).
- Sie sind Experte in statistischer Analyse und maschinellem Lernen mit tiefem Verständnis von Algorithmen, Methoden und deren praktischen Anwendungen.
- Sie sind versiert in SQL und Datenbankoperationen zur Datenmanipulation und -analyse.
- Sie haben Erfahrung mit GenAI-Technologien (LLMs, RAG, Prompt Engineering, Vektordatenbanken).
- Sie haben ein gutes Verständnis von MLOps-Praktiken und Workflows zur Modellbereitstellung.
- Sie besitzen Kenntnisse über moderne Frameworks (TensorFlow, PyTorch, LangChain).
- Ihr Englischniveau ist fortgeschritten (C1) oder höher.
- Sie sind bereit, neue Methoden zu lernen, können schnell zwischen Aufgaben und Themen wechseln und manchmal mit herausfordernden, komplexen Richtlinien arbeiten.
Unsere freiberufliche Rolle ist vollständig remote, sodass Sie nur einen Laptop, eine Internetverbindung, verfügbare Zeit und Enthusiasmus benötigen, um sich einer Herausforderung zu stellen.
Vorteile
Warum diese freiberufliche Gelegenheit eine großartige Passform für Sie sein könnte:
- Teilnahme an einem Teilzeit-, Remote-, freiberuflichen Projekt, das sich um Ihre primären beruflichen oder akademischen Verpflichtungen herumfügt.
- Arbeiten an fortschrittlichen KI-Projekten und wertvolle Erfahrungen sammeln, die Ihr Portfolio verbessern.
- Beeinflussen, wie zukünftige KI-Modelle in Ihrem Fachgebiet verstehen und kommunizieren.
Freelance Data Science Engineer (Python & SQL) Arbeitgeber: Mindrift
Mindrift ist ein hervorragender Arbeitgeber, der Fachleuten die Möglichkeit bietet, an spannenden, projektbasierten KI-Möglichkeiten für führende Technologieunternehmen zu arbeiten. Mit einem flexiblen Arbeitsumfeld, das auf Teilzeitprojekten basiert, fördert Mindrift eine Kultur des kontinuierlichen Lernens und der beruflichen Weiterentwicklung, während es gleichzeitig wettbewerbsfähige Vergütungen von bis zu 50 $ pro Stunde bietet. Die Zusammenarbeit mit internationalen Projekten und die Anwendung modernster Technologien machen diese Rolle besonders attraktiv für Statistiker mit Python-Kenntnissen.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Freelance Data Science Engineer (Python & SQL) 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 Mindrift 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 Freelance Data Science Engineer (Python & SQL) 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 Freelance Data Science Engineer (Python & SQL) bei Mindrift gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Mindrift 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 Mindrift entscheidend sein!
