Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle Daten-Workflows und unterstütze innovative Projekte in einem dynamischen Umfeld.
- Unternehmen: Nscale, ein schnell wachsendes Tech-Startup im Bereich KI-Infrastruktur.
- Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, flexible Arbeitszeiten und umfassende Entwicklungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Remote-first Team mit einer Kultur der Offenheit und Zusammenarbeit.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der KI mit und arbeite an bahnbrechenden Technologien.
- Qualifikationen: Mindestens 5 Jahre Erfahrung in der Datenverarbeitung und Kenntnisse in Python und TypeScript.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
About Nscale
Nscale is the GPU cloud engineered for AI.
We provide cost-effective, high-performance infrastructure for AI start-ups and large enterprise customers.
Nscale enables AI-focused companies to achieve superior results by reducing the complexity of AI development.
Our GPU cloud bolsters technical capabilities and directly supports strategic business outcomes, including cost management, rapid innovation, and environmental responsibility.
We thrive on a culture of relentless innovation, ownership, and accountability, where every team member takes pride in their work and drives it with excellence and urgency.
As an Nscaler, you’ll build trust through openness and transparency, where everyone is inspired to do their best work.
If you join our team, you’ll be contributing to building the technology that powers the future.
About the Role (Job Purpose)
We’re looking for a Workflow Builder that will pull together and construct the data, models and workflows to underpin our business.
You will bring distinct use cases as well as an overall operating system and architecture for data at Nscale, spanning Infrastructure, Product, Finance, Commercial, People and Operations, amongst others.
You will define the roadmap based on business needs, build solutions across relevant product suites including Palantir Foundry, and ensure that teams at Nscale can make decisions backed by the right data.
The role is ideal for someone who can distill the most valuable workflows from a myriad of inputs and teams, can effectively partner with C-suite and factory workers alike, and has prior experience deploying Palantir Foundry.
Responsibilities
- Internal Data and Workflow Development
- Execute the enterprise roadmap for the internal data and application platform, aligning use case development with product and business priorities.
- Assume end-to-end responsibility for specific use-case identification, design, build and rollout.
- Scale partner-developed and experimental solutions into production-grade, internally owned systems.
- Be a part of the internal Palantir Center of Excellence covering platform engineering, access management, and user support, as well as partnership with the vendor to provide continuous feedback and understanding upcoming developments.
- Data Architecture, Ontology & Governance
- Implement enterprise standards for data ingestion, pipeline orchestration, semantic modeling, and interoperability across analytics systems.
- Own governance of canonical data models and ontologies, managing schema evolution while maintaining business and product alignment.
- Enforce best practices for dataset management, version control, code quality, review processes, and reproducible AI workflows.
- Design and operate a secure identity and permissions framework, including RBAC, restricted views, and enterprise identity integrations.
- AI Enablement, Adoption & Operational Intelligence
- Integrate data across development, production, and operational systems into a unified AI data fabric supporting real-time insights.
- Build feedback loops from deployed AI systems to track performance, reliability, and operational readiness.
- Deliver tools and data products that improve efficiency, quality, and decision-making across teams.
- Drive platform adoption through onboarding, training, documentation, and safe self-service development practices.
Skills & Qualifications
- 5+ years of experience in data engineering within fast-paced and varied environments of any sector
- Proficiency in Python and Type Script.
- Experience deploying and building in Palantir Foundry preferred.
- Experience with Git or other version control systems.
- Proven success in taking ambiguous tasks and turning them into products and solutions that were successfully developed, rolled out and adopted.
- Excitement at the prospect of working in a fast paced, high-growth environment.
- What We Can Offer You
- Highly competitive package
(base + equity) with reviews every 12 months.
- Join the fastest-growing tech startup
, your chance to push boundaries, collaborate with brilliant minds, and make your mark on cutting-edge AI.
- Expect a dynamic progression plan tailored to your ambitions.
- Human-First Flexibility: We treat you as humans first
. Our flexible workplace trusts Nscalers to deliver, giving you the autonomy to shape your day around life’s moments.
- Join our thriving remote-first team. Geography is no barrier to impact or connection. We build seamless virtual collaboration, empowering you, wherever you work.
- Equal Opportunities Statement
We strongly encourage applications from people of colour, the LGBTQ+ community, people with disabilities, neurodivergent people, parents, carers, and people from lower socio-economic backgrounds.
If there’s anything we can do to accommodate your specific situation, please let us know.
The responsibilities outlined in this job description are not exhaustive and are intended to provide a general overview of the position.
The employee may be required to perform additional duties, tasks, and responsibilities as assigned by management, consistent with the skills and qualifications required for the role.
The range below reflects the base salary for the position.
Actual compensation may vary based on job-related factors such as skill set, experience, education, and location.
In addition to base salary, this role may be eligible for bonus, equity, and/or commission programs.
Nscale may offer a competitive benefits package including medical, dental, vision, flexible paid time off, parental leave, and retirement plan participation.
Salary Range
For information on how Nscale handles candidate personal data, please see our Employee & Candidate Privacy Notice:
#J-18808-Ljbffr
Workflow Builder Arbeitgeber: Nscale
Nscale ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern die Möglichkeit bietet, in einem dynamischen und innovativen Umfeld zu arbeiten. Mit einem starken Fokus auf Mitarbeiterentwicklung und einer offenen Unternehmenskultur fördert Nscale nicht nur technisches Wissen, sondern auch persönliche Wachstumschancen. Die attraktiven Benefits, einschließlich flexibler Arbeitszeiten und umfassender Gesundheitsleistungen, machen Nscale zu einem idealen Ort für Fachkräfte, die eine bedeutungsvolle Karriere im Bereich Kundenengagement anstreben.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Workflow Builder 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 Nscale 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 Workflow Builder 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 Workflow Builder bei Nscale gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Nscale 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 Nscale entscheidend sein!
