Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle innovative Datenwissenschaftsprobleme für spannende KI-Projekte.
- Unternehmen: Mindrift - ein innovatives Unternehmen, das KI mit kollektiver Intelligenz gestaltet.
- Vorteile: Verdiene bis zu 58 $ pro Stunde und arbeite flexibel von überall.
- Weitere Informationen: Vollständig remote, ideal für Studierende und Berufstätige.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der KI und erweitere dein Portfolio mit realen Projekten.
- Qualifikationen: Master oder PhD in einem quantitativen Fach und mindestens 5 Jahre Erfahrung.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 58 - 58 € pro Stunde.
This opportunity is only for candidates currently residing in the specified country.
Your location may affect eligibility and rates.
Please submit your resume in English and indicate your level of English proficiency.
At Mindrift, innovation meets opportunity. We believe in using the power of collective intelligence to ethically shape the future of AI.
What We Do
The Mindrift platform connects specialists with AI projects from major tech innovators.
Our mission is to unlock the potential of Generative AI by tapping into real-world expertise from across the globe.
About The Role
Gen AI models are improving very quickly, and one of our goals is to make them capable of addressing specialized questions and achieving complex reasoning skills.
If you join the platform as a Data Science AI Trainer, you'll have the opportunity to collaborate on these projects.
Although every project is unique, you might typically
- Design original computational data science problems that simulate real-world analytical workflows across industries (telecom, finance, government, e-commerce, healthcare)
- Create problems requiring Python programming to solve (using pandas, numpy, scipy, sklearn, statsmodels, matplotlib, seaborn)
- Ensure problems are computationally intensive and cannot be solved manually within reasonable timeframes (days/weeks)
- Develop problems requiring non-trivial reasoning chains in data processing, statistical analysis, feature engineering, predictive modeling, and insight extraction
- Create deterministic problems with reproducible answers: avoid stochastic elements or require fixed random seeds for exact reproducibility
- Base problems on real business challenges: customer analytics, risk assessment, fraud detection, forecasting, optimization, and operational efficiency
- Design end-to-end problems spanning the complete data science pipeline (data ingestion - cleaning - EDA - modeling - validation - deployment considerations)
- Incorporate big data processing scenarios requiring scalable computational approaches
- Verify solutions using Python with standard data science libraries and statistical methods
- Document problem statements clearly with realistic business contexts and provide verified correct answers.
Compensation
On this project, contributors can earn up to $58 per hour equivalent, depending on their level and pace of contribution.
Compensation varies across projects depending on scope, complexity, and required expertise.
Please note that other projects on the platform may offer different earning levels based on their requirements.
Requirements
- You hold a Master's or Ph D Degree in Data Science, Statistics, Mathematics, Computer Science, or related quantitative field.
- You have at least 5 years of hands-on data science experience with proven business impact
- You have portfolio of completed projects and publications showcasing real-world problem-solving.
- You are proficient in python programming for data science (pandas, numpy, scipy, scikit-learn, statsmodels).
- You are an expert in statistical analysis and machine learning with deep understanding of algorithms, methods, and their practical applications.
- You are proficient in SQL and database operations for data manipulation and analysis.
- You have experience with Gen AI technologies (LLMs, RAG, prompt engineering, vector databases).
- You have good understanding of MLOps practices and model deployment workflows.
- You possess knowledge of modern frameworks (Tensor Flow, Py Torch, Lang Chain).
- Your level of English is advanced (C1) or above.
- You are ready to learn new methods, able to switch between tasks and topics quickly and sometimes work with challenging, complex guidelines.
- Our freelance role is fully remote so, you just need a laptop, internet connection, time available and enthusiasm to take on a challenge.
Benefits
- Take part in a part-time, remote, freelance project that fits around your primary professional or academic commitments
- Work on advanced AI projects and gain valuable experience that enhances your portfolio
- Influence how future AI models understand and communicate in your field of expertise
Freelance Data Science Engineer (Python & SQL) Arbeitgeber: Mindrift
Mindrift ist ein hervorragender Arbeitgeber, der innovative Möglichkeiten für Fachkräfte im Bereich Finanzanalyse und KI-Training bietet. Mit flexiblen, projektbasierten Arbeitsmodellen und der Chance, an fortschrittlichen KI-Projekten zu arbeiten, fördert Mindrift eine Kultur des kontinuierlichen Lernens und der kreativen Problemlösung. Hier haben Sie die Möglichkeit, Ihre Expertise in einem dynamischen Umfeld einzubringen und gleichzeitig Ihre berufliche Entwicklung voranzutreiben.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Freelance Data Science Engineer (Python & SQL) erhalten könntest
✨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 Science Engineer (Python & SQL) 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 Mindrift 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 Mindrift beitragen kannst. Lass uns wissen, was du tun kannst!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Mindrift 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.
