Auf einen Blick
- Aufgaben: Baue und skaliere Hochleistungs-Pipelines für riesige Datensätze.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen, das an der Spitze der KI-Entwicklung steht.
- Vorteile: Vollständig remote, flexible Arbeitszeiten und 37 Urlaubstage pro Jahr.
- Weitere Informationen: Dynamisches Team mit einer inklusiven, menschenzentrierten Kultur.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der KI und arbeite an bahnbrechenden Projekten.
- Qualifikationen: Erfahrung in der Entwicklung verteilter Datensysteme und starke Python-Kenntnisse.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Poolside existiert, um eine Welt zu schaffen, in der KI der Motor hinter wirtschaftlich wertvoller Arbeit und wissenschaftlichem Fortschritt ist. Wir glauben, dass der schnellste Weg zur Erreichung von AGI darin besteht, die Softwareentwicklung selbst zu beschleunigen, indem wir die Entwicklererfahrung mit agentischen Systemen, Codierungsassistenten und den Grenzmodellen, die sie antreiben, neu gestalten.
Wir wurden in den USA gegründet und haben dort unseren Sitz, aber unser Team ist über Europa und Nordamerika verteilt. Wir treffen uns jeden Monat für 3 Tage in Paris, immer von Montag bis Mittwoch, mit einer offenen Einladung, die ganze Woche zu bleiben. Unser Team ist eine multidisziplinäre Mischung aus Forschungs-, Ingenieur- und Geschäftsexperten. Was uns vereint, ist unsere tiefe Sorge um das, was wir gemeinsam aufbauen.
Über die Rolle
Sie werden ein Kernmitglied unseres Pretraining-Datenteams sein, verantwortlich für den Aufbau und die Skalierung unserer Model Factory: unser System zum schnellen Trainieren, Skalieren und Experimentieren mit unseren Grundmodellen. Dies ist eine praktische Rolle, in der Ihre Hauptmission darin besteht, die Hochleistungs-Pipelines zu entwerfen und zu warten, die Billionen von Rohtokens in die hochwertigen Datensätze „Brennstoff“ umwandeln, die unsere Modelle benötigen.
Ihre Mission
Liefern Sie große, hochwertige und vielfältige Datensätze natürlicher Sprache und Quellcode für das Training von Poolside-Modellen und Codierungsagenten.
Verantwortlichkeiten
- Aufbau und Wartung von Hochleistungs-Pipelines für Billionen von Tokens.
- Lieferung vielfältiger und hochwertiger Datensätze für das Pretraining von Grundmodellen.
- Enges Zusammenarbeiten mit anderen Teams wie Pretraining, Posttraining, Evals und Produkt, um die Qualität der gelieferten Modelle sicherzustellen.
Fähigkeiten & Erfahrung
- Starker Hintergrund im Aufbau produktionsreifer, verteilter Datensysteme für maschinelles Lernen, mit Erfahrung in:
- Expertenkenntnisse in Python und die Fähigkeit, sauberen und wartbaren Code zu schreiben.
- Starke algorithmische Grundlagen.
- Beherrschung von Bibliotheken wie Polars, Dask oder PySpark.
Vorteile
- Vollständig remote Arbeit & flexible Arbeitszeiten.
- 37 Tage Urlaub/Jahr & Feiertage.
- Krankenversicherungszuschuss für Sie & Angehörige.
- Vom Unternehmen bereitgestellte Ausrüstung.
- Wohlbefinden, kontinuierliches Lernen & Homeoffice-Zuschüsse.
- Häufige Teambesprechungen.
- Diverse & inklusive menschenzentrierte Kultur.
Member of Engineering (Pre-training / Data Engineering) Arbeitgeber: Poolside
Poolside ist ein herausragender Arbeitgeber, der eine dynamische und inklusive Arbeitsumgebung bietet, in der Innovation und Zusammenarbeit im Mittelpunkt stehen. Mit flexiblen Arbeitszeiten und der Möglichkeit, vollständig remote zu arbeiten, fördert das Unternehmen die Work-Life-Balance seiner Mitarbeiter und bietet großzügige Urlaubsregelungen sowie Gesundheitsleistungen. Die Kultur bei Poolside ist geprägt von einem tiefen Engagement für die persönliche und berufliche Weiterentwicklung, was es zu einem idealen Ort für talentierte Fachkräfte macht, die an der Spitze der KI-Entwicklung arbeiten möchten.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Member of Engineering (Pre-training / Data Engineering) 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 Poolside 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 Member of Engineering (Pre-training / Data Engineering) 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 Member of Engineering (Pre-training / Data Engineering) bei Poolside gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Poolside 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 Poolside entscheidend sein!
