Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle komplexe Datenwissenschaftsprobleme und arbeite an innovativen KI-Projekten.
- Arbeitgeber: Mindrift, ein Unternehmen, das Innovation und kollektive Intelligenz vereint.
- Mitarbeitervorteile: Verdiene bis zu 58 $/Stunde, flexible Arbeitszeiten und remote Arbeit.
- Andere Informationen: Vollständig remote, ideal für Studierende und Berufstätige.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der KI und erweitere dein Portfolio mit spannenden Projekten.
- Gewünschte Qualifikationen: Master oder PhD in einem quantitativen Bereich und mindestens 5 Jahre Erfahrung.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 46 - 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 auf 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 Generative AI 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 die 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, prädiktiver 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.
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 verfügen über 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:
- Erhalten Sie eine Vergütung für Ihr Fachwissen, mit Sätzen, die je nach Ihren Fähigkeiten, Erfahrungen und Projektbedürfnissen bis zu 58 $/Stunde betragen können.
- Nehmen Sie an einem Teilzeit-, Remote-, freiberuflichen Projekt teil, das sich um Ihre primären beruflichen oder akademischen Verpflichtungen herumfügt.
- Arbeiten Sie an fortschrittlichen KI-Projekten und sammeln Sie wertvolle Erfahrungen, die Ihr Portfolio verbessern.
- Beeinflussen Sie, wie zukünftige KI-Modelle in Ihrem Fachgebiet verstehen und kommunizieren.
Freelance Data Science Expert (Python & SQL) / AI Trainer Arbeitgeber: Mindrift
Kontaktperson:
Mindrift HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Freelance Data Science Expert (Python & SQL) / AI Trainer
✨Tipp Nummer 1
Netzwerken ist der Schlüssel! Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit anderen Fachleuten in deinem Bereich in Kontakt zu treten. Teile deine Projekte und Erfahrungen, um sichtbar zu werden und potenzielle Arbeitgeber auf dich aufmerksam zu machen.
✨Tipp Nummer 2
Bereite dich auf Vorstellungsgespräche vor, indem du häufige Fragen und technische Herausforderungen übst. Wir sollten auch unsere eigenen Projekte präsentieren, um zu zeigen, was wir können. Zeige, dass du nicht nur die Theorie beherrschst, sondern auch praktische Lösungen anbieten kannst.
✨Tipp Nummer 3
Sei proaktiv und bewirb dich direkt über unsere Website! Das zeigt dein Interesse und Engagement. Außerdem hast du die Möglichkeit, dich von anderen Bewerbern abzuheben, indem du deine Motivation und Begeisterung für die Rolle klar kommunizierst.
✨Tipp Nummer 4
Halte deine Online-Präsenz aktuell! Zeige deine neuesten Projekte und Erfolge auf Plattformen wie GitHub oder deiner persönlichen Website. Das hilft uns, einen Eindruck von deinen Fähigkeiten zu bekommen und macht dich für Arbeitgeber attraktiver.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Freelance Data Science Expert (Python & SQL) / AI Trainer
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Lebenslauf auf den Punkt bringen: Achte darauf, dass dein Lebenslauf klar und prägnant ist. Wir wollen schnell sehen, was du drauf hast! Hebe deine relevantesten Erfahrungen und Fähigkeiten hervor, die direkt mit der Stelle zu tun haben.
Englischkenntnisse angeben: Vergiss nicht, dein Englischniveau anzugeben! Da wir in einem internationalen Umfeld arbeiten, ist es wichtig, dass wir wissen, wie gut du dich auf Englisch ausdrücken kannst.
Portfolio nicht vergessen: Wenn du ein Portfolio hast, das deine bisherigen Projekte zeigt, füge es unbedingt hinzu! Das gibt uns einen tollen Einblick in deine Fähigkeiten und deinen Stil.
Bewerbung über unsere Website: Wir empfehlen dir, dich direkt über unsere Website zu bewerben. So stellst du sicher, dass deine Bewerbung schnell und unkompliziert bei uns ankommt!
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Mindrift vorbereitest
✨Mach dich mit der Rolle vertraut
Bevor du zum Interview gehst, solltest du dir die Stellenbeschreibung genau durchlesen. Verstehe die Anforderungen und überlege dir, wie deine Erfahrungen und Fähigkeiten dazu passen. Das zeigt, dass du wirklich interessiert bist und dich vorbereitet hast.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Denke an spezifische Projekte oder Herausforderungen, die du in der Vergangenheit gemeistert hast. Sei bereit, diese zu teilen und zu erklären, wie du Python, SQL oder andere relevante Technologien eingesetzt hast. Das gibt dem Interviewer einen klaren Einblick in deine Fähigkeiten.
✨Fragen stellen ist wichtig
Bereite einige Fragen vor, die du dem Interviewer stellen kannst. Das zeigt dein Interesse an der Position und hilft dir, mehr über die Unternehmenskultur und die Projekte zu erfahren. Fragen zu den Herausforderungen, die das Team aktuell hat, sind besonders gut.
✨Sprich über deine Lernbereitschaft
Da die Rolle auch neue Technologien und Methoden umfasst, ist es wichtig, deine Bereitschaft zu lernen zu betonen. Teile Beispiele, wie du in der Vergangenheit neue Skills erlernt hast und wie du dich auf dem Laufenden hältst, insbesondere im Bereich der KI und Datenwissenschaft.