Data Engineer for AI Product

Unsere Mission und Kunden: Wir schaffen die Freiheit für KMUs, erfolgreich zu sein, indem wir Europas führenden Finanzarbeitsplatz mit Bankdienstleistungen im Kern und erweiterten Finanztools bereitstellen. Wir sind stolz darauf, auf Trustpilot mit über 55.000 Bewertungen eine Bewertung von 4,8 zu haben. Unsere Kultur stellt die Kundenzufriedenheit in den Mittelpunkt unseres Handelns, was durch unseren Net Promoter Score von 75 belegt wird.

Unsere Reise: Gegründet im Jahr 2017 von Alexandre und Steve, ist Qonto auf über 1.600 Qontoer gewachsen, die mehr als 600.000 Kunden in 8 europäischen Ländern bedienen. Wir sind seit 2023 profitabel und stehen erst am Anfang.

Unsere Überzeugungen: Wir stellen nach Fähigkeiten und Potenzial ein. Mit über 80 Nationalitäten und 45 % Frauen, von denen 56 % in unserem Führungsteam sind, ist Vielfalt kein Programm; es ist, wer wir sind. Wir haben einen diskriminierungsfreien Einstellungsprozess aufgebaut, denn die besten Teams basieren auf Verdienst.

AI bei Qonto: KI ist tief in unsere Arbeitsweise integriert. Jeder Qontoer hat unbegrenzten Zugang zu den besten KI-Tools. Wir suchen Menschen, die experimentieren, ohne auf Erlaubnis zu warten, KI über das Offensichtliche hinaus zu treiben, wissen, wann sie ihr vertrauen und wann sie sie in Frage stellen sollten.

➡️ Was Sie tun werden:

• ML-Datenpipelines aufbauen und verwalten: Entwerfen, implementieren und pflegen Sie Python-Pipelines, die Datensätze für das Training und die Inferenz von Modellen aufnehmen, transformieren und bereitstellen.
• Das Feature-Store besitzen: Entwerfen Sie Speicher- und Zugriffsmuster für großangelegte Merkmalsdatensätze.
• Modellbereitstellungsinfrastruktur vorantreiben: Implementieren und pflegen Sie die Infrastruktur, die trainierte Modelle in die Produktion bringt.
• Datenqualitäts- und Drift-Erkennungssysteme aufbauen: Arbeiten Sie mit ML-Ingenieuren zusammen, um Datenprobleme zu erkennen, bevor sie die Modellleistung beeinträchtigen.
• Den Standard für Datenengineering festlegen: Etablieren Sie wiederverwendbare Python- und Pipeline-Muster.

➡️ Was wir suchen:

• Erfahrung mit ML-Infrastruktur: Sie haben Pipelines und Infrastruktur aufgebaut, die direkt maschinelles Lernen unterstützen.
• Python im großen Maßstab: Sie sind in Python für Datenengineering versiert.
• Verständnis des ML-Workflows: Sie verstehen den gesamten ML-Lebenszyklus.
• Systemdenken: Sie entwerfen Datenarchitekturen, die die Bedürfnisse von heute mit dem Wachstum von morgen in Einklang bringen.
• Produktionsdenken: Sie haben Daten Systeme in der Produktion betrieben.

➡️ Was wir Ihnen bieten können:

• Direkter Einfluss in großem Maßstab: Ihre Pipelines speisen Modelle, die Transaktionen für KMUs und Freiberufler in ganz Europa verarbeiten.
• Eine seltene Teamkonfiguration: 3 Dateningenieure arbeiten neben 15 ML-Ingenieuren.
• Aufbau, nicht Erbe: Die ML-Infrastruktur von Qonto wird noch aufgebaut.
• Schneller Iterationszyklus: Wir arbeiten mit kontinuierlicher Lieferung.
• Interdisziplinäre Exposition: Sie arbeiten an der Schnittstelle von Datenengineering, ML und Produkt.

➡️ Ihr zukünftiger Manager:

• Option A: Ihr Manager wird Marianne Borzic Ducournau sein, Head of Data Products.
• Option B: Ihr Manager wird Benjamin Wolter sein, Head of AI Products.

Bei Qonto verstehen wir, dass wahre Vielfalt nicht nur darin besteht, Kästchen auf einer Einstellungscheckliste abzuhaken. Bewerben Sie sich unabhängig von den Kästchen, die Sie abhaken — wer weiß? Vielleicht haben Sie das fehlende Puzzlestück, nach dem wir schon immer gesucht haben.

Durch Ihre Bewerbung stimmen Sie zu, dass Qonto Ihre persönlichen Daten verarbeitet, um Ihre Bewerbung zu bewerten. Ihre Daten werden bis zu 2 Jahre in unserem Kandidatenpool aufbewahrt.

🔒 Ihre Sicherheit ist uns wichtig: Rekrutierung Betrugsfälle nehmen zu. Denken Sie daran, dass wir niemals mit Drittanbieterplattformen oder Agenturen zusammenarbeiten, die von Kandidaten Zahlungen verlangen.