Auf einen Blick
- Aufgaben: Leite LLM/ML-Initiativen und verbessere Produktabläufe mit innovativen Lösungen.
- Unternehmen: Moss, ein dynamisches SaaS-Scale-up mit internationalem Team.
- Vorteile: Top Gehalt, Aktienoptionen, Weiterbildung und flexible Arbeitsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Wachstumsorientierte Kultur mit exzellenten Karrierechancen und einem inspirierenden Arbeitsumfeld.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft des Finanzmanagements mit modernster Technologie und einem starken Team.
- Qualifikationen: 5-10 Jahre Erfahrung in angewandtem ML und starke Python-Kenntnisse.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Bei Moss geben wir Finanzprofis die Möglichkeit, ihren Alltag zu automatisieren und zukunftsorientierte Entscheidungen zu treffen. Unser Team und unsere Kultur machen uns einzigartig – wir sind von Einfluss und Wachstum getrieben, wobei jeder von uns bestrebt ist, zu lernen und sich weiterzuentwickeln. Wir erweitern unser Data & AI-Team und suchen einen Senior/Lead-Beitragenden mit praktischer Erfahrung in LLM-Anwendungen/-agenten und fließenden Kenntnissen in klassischem ML. Sie werden die Verantwortung für End-to-End-LLM/ML-Initiativen übernehmen – von der Problemformulierung und Modellierung bis hin zur Evaluierung, Bereitstellung und Iteration – um die Kernarbeitsabläufe des Produkts direkt zu verbessern (Rechnungsverständnis, Genehmigungsmatching, Abstimmung, Anomalieerkennung und Benutzerunterstützung).
Ihre Verantwortlichkeiten:
- Eigentum an LLM/ML-Pipelines für Extraktion, Klassifikation, Anomalieerkennung und Empfehlungen.
- Definition von Evaluierung & Monitoring: Gold-Sets, automatisierte Tests, Robustheitsprüfungen, SLAs und Kosten-/Latenzverfolgung.
- Produktion mit Platform/Data Engineering: Bringen Sie Ihre Modelle live und iterieren/verbessern Sie sie, bis sie von Ihren Stakeholdern angenommen werden.
Über Sie:
- 5-10+ Jahre in angewandtem ML mit Produktionsverantwortung für das Versenden von Modellen/Systemen.
- Praktische Erfahrung mit LLM-Anwendungen/-agenten (Toolnutzung/Funktionsaufrufe, RAG, strukturierte Ausgaben, Sicherheitsvorkehrungen) in der Produktion.
- Starke Python + ML-Stack-Kenntnisse (z.B. scikit-learn, XGBoost/LightGBM, PyTorch/TF) und solide Experimentier-/Evaluierungsfähigkeiten.
- Strategischer Problemlöser: Sie gehen unklare Probleme an, indem Sie den Geschäftskontext tief verstehen und datenwissenschaftliche Lösungen formulieren, die bedeutende Ergebnisse liefern. Sie validieren Annahmen rigoros, identifizieren Ursachen und priorisieren die Lösung des richtigen Problems, bevor Sie bauen.
- End-to-End-Executor: Sie übernehmen unabhängig Projekte von der Ideenfindung bis zur Produktion und balancieren die Modellleistung mit den Realitäten der Technik. Sie stellen sicher, dass Lösungen skalierbar, überwacht und mit durchdachten Evaluierungs-, Bereitstellungs- und Iterationsstrategien gewartet werden.
Über Moss:
Moss ist ein SaaS-Scale-up mit Sitz in Berlin, mit einem Team von über 300 Personen aus mehr als 50 Nationalitäten in 5 Büros in ganz Europa. Unser Ziel ist ehrgeizig: jeden SMB-Ausgaben in Europa zu steuern - vollständig digital, KI-gesteuert und nahtlos integriert für vollständige Kontrolle. Bisher nutzen über 5000 Unternehmen in Deutschland, den Niederlanden und dem Vereinigten Königreich das führende Ausgabenmanagementprodukt von Moss, mit Modulen wie Unternehmenskarten, Kreditorenbuchhaltung, Rückerstattungen für Mitarbeiter und Beschaffung.
Moss hat insgesamt 180 Millionen Euro an Finanzierung erhalten und wird von den renommiertesten Tech-Investoren unterstützt, darunter Valar Ventures, Tiger Global, Global Founders Capital, Cherry Ventures und A-Star. Seien Sie Teil einer Kultur, die auf Einfluss und Geschwindigkeit gedeiht, wo Sie mutige Schritte unternehmen, schnell lernen und mehr erreichen können. Wir sind ein Ort, an dem Sie Ihre Karriere schnell vorantreiben können - hier ist, was Sie sonst noch erwarten können:
- Wettbewerbsfähiges Vergütungspaket, einschließlich Eigenkapital.
- Zusätzliche Vorteile umfassen: 20 Tage „Arbeiten aus dem Ausland“, 600 EUR/GBP Lern- & Entwicklungsetat und andere lokale Vorteile.
Sofern nicht anders angegeben, gelten die Vorteile für Vollzeitstellen (Praktikanten und Werkstudenten erhalten ein maßgeschneidertes Paket).
Senior Data Scientist (f/m/d) Arbeitgeber: Moss
Moss ist ein herausragender Arbeitgeber, der kreative Talente in einem dynamischen und unterstützenden Umfeld fördert. Mit einem starken Fokus auf Mitarbeiterentwicklung und einer Kultur, die Zusammenarbeit und Innovation schätzt, bieten wir nicht nur wettbewerbsfähige Vergütungspakete, sondern auch zahlreiche Vorteile wie ein großzügiges Lernbudget und flexible Arbeitsmöglichkeiten. Unsere Büros in Berlin sind der Mittelpunkt unserer Unternehmenskultur, wo regelmäßige Team-Events und eine offene Kommunikation den kreativen Austausch anregen.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Senior Data Scientist (f/m/d) 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 Moss 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 Senior Data Scientist (f/m/d) 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 Senior Data Scientist (f/m/d) bei Moss gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Moss 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 Moss entscheidend sein!
