Auf einen Blick
- Aufgaben: Leite ein erstklassiges Data-Science-Team und entwickle innovative ML-Modelle.
- Unternehmen: Eines der am schnellsten wachsenden Startups in Europa mit einer dynamischen Kultur.
- Vorteile: Aggressive Aktienvergütung, kostenlose Mahlzeiten und ein wunderschönes Büro in Berlin.
- Weitere Informationen: Regelmäßige Teamevents und hervorragende Karrierechancen.
- Warum dieser Job: Übernehme eine Schlüsselrolle mit echtem Einfluss und Verantwortung in einem aufregenden Umfeld.
- Qualifikationen: Mindestens 8 Jahre Erfahrung in Data Science, davon 3 Jahre in Führungspositionen.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 80000 - 110000 € pro Jahr.
Was Sie tun werden:
- Ein Elite-Datenwissenschaftsteam aufbauen, betreuen und führen, während Sie komplexe technische Ideen klar an Führungskräfte, Kunden und Partner kommunizieren.
- Persönlich die Modelle entwerfen, trainieren, bereitstellen und besitzen, die die AI-Suchempfehlungen von Peec AI antreiben, und dabei die Verantwortung für unsere geschäftskritischen ML-Systeme übernehmen.
- Neuartige Algorithmen entwickeln und ausliefern, die das Verhalten von AI-Suche und LLM umkehren, und tiefes technisches Wissen in nachhaltige, kundenorientierte Produktvorteile umwandeln.
- Den gesamten ML-Lebenszyklus von der Grundlagenforschung über rigorose Experimente bis hin zur Produktionsbereitstellung, Überwachung und kontinuierlichen Verbesserung leiten.
- Skalierbare Daten- und ML-Systeme entwerfen und weiterentwickeln, während Sie hochwirksame Entscheidungen über Datenpipelines, Modellierungsansätze, Bewertungsrahmen und Modellbereitstellung treffen.
- Produktionsreife Codes auf einem außergewöhnlichen Standard schreiben und überprüfen und damit den technischen Maßstab für die gesamte Organisation setzen.
Was wir suchen:
- Über 8 Jahre professionelle Erfahrung in der Datenwissenschaft, davon mindestens 3 Jahre in einer Führungs- oder Managementrolle in einem erstklassigen, schnell wachsenden Startup oder einem FAANG-Technologieunternehmen (z. B. Tech Lead, EM, SDM).
- Ein weltweit führender Datenwissenschaftler mit einer seltenen Kombination aus tiefem technischem Können und nachgewiesener Führung, der kategoriedefinierende ML-Produkte in schnell wachsenden oder Grenzbereichen entwickelt und ausgeliefert hat.
- Eine nachweisbare Geschichte des persönlichen Besitzes und der Skalierung komplexer ML-Systeme von Rohforschungsideen bis hin zu zuverlässigen, wirkungsvollen Produktionsbereitstellungen.
- Außergewöhnliche Kenntnisse in Python und angewandtem maschinellen Lernen, mit starken systemtechnischen Instinkten, die APIs, Datenpipelines, ML-Infrastruktur und Produktionszuverlässigkeit umfassen.
- Ein tiefes, grundlegendes Verständnis von LLMs und AI-Suchsystemen, einschließlich der Fähigkeit, emergentes Modellverhalten rigoros zu bewerten, umzukehren und zu analysieren.
- Erfahrung in der Entscheidungsfindung über architektonische und modelltechnische Fragen in cloud-nativen Umgebungen (vorzugsweise GCP), unter Verwendung von Tools wie FastAPI, Docker und modernen Datenplattformen.
- Hervorragendes Urteilsvermögen, Kommunikations- und Problemlösungsfähigkeiten, mit der Glaubwürdigkeit, Richtung vorzugeben, Vertrauen zu gewinnen und durch extreme Unklarheit zu führen.
Unser Datenwissenschafts-Stack:
- Sprachen: Python, SQL
- Bibliotheken: Pandas, NumPy, HuggingFace, PyTorch, TensorFlow, ONNX
- Backend: GCP, Cloud Functions, Firestore, Postgres, AlloyDB, BigQuery
- AI-Modelle: OpenAI, Claude, Perplexity, Gemini, Llama und andere
Bonuspunkte:
- Weitreichend anerkannte Beiträge zu Open-Source-Projekten oder grundlegenden ML-Tools.
- Öffentlich sichtbare Neben- oder Forschungsprojekte, die außergewöhnliche technische Tiefe demonstrieren.
- Veröffentlichungen oder Vorträge auf erstklassigen ML- oder AI-Konferenzen.
- Erfahrung als Gründer oder in leitender technischer Position in schnell wachsenden Startups.
- Fließend in TypeScript.
Was wir bieten:
- Eine definierende Führungsrolle mit echtem Einfluss und Verantwortung in einem der am schnellsten wachsenden Series A-Startups Europas.
- Regelmäßige Teamevents und Off-Sites.
- Aggressives Aktienvergütungspaket.
- Bezahlte Uber Eats & Uber Home bei Überstunden.
- Der schönste Büroraum und Arbeitsumgebung in Berlin.
- Hybrid (mindestens drei Tage im Büro).
Engineering Manager (Data Science) Arbeitgeber: Peec AI
Peec AI ist ein hervorragender Arbeitgeber, der dir die Möglichkeit bietet, in einem dynamischen und kreativen Umfeld in Berlin zu arbeiten. Du wirst von erfahrenen Designern betreut und erhältst die Chance, echte Designprojekte zu realisieren, die sofort live gehen. Unsere offene und kollaborative Unternehmenskultur fördert dein Wachstum und deine Kreativität, während du an der spannenden Schnittstelle von KI und Markenentwicklung arbeitest.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Engineering Manager (Data Science) 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 Peec AI 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 Engineering Manager (Data Science) 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 Engineering Manager (Data Science) bei Peec AI gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Peec AI 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 Peec AI entscheidend sein!
