Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und verwalte leistungsstarke ETL-Pipelines für innovative Datenprojekte.
- Unternehmen: Quantifind, ein führendes Unternehmen im Bereich Datenwissenschaft und KI.
- Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, Unternehmensanteile, flexible Urlaubsregelungen und umfassende Sozialleistungen.
- Weitere Informationen: Dynamisches Arbeitsumfeld mit hervorragenden Entwicklungsmöglichkeiten und Work-Life-Balance.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datenverarbeitung und bekämpfe Finanzkriminalität mit modernster Technologie.
- Qualifikationen: Mindestens 4 Jahre Erfahrung in der Datenverarbeitung und Kenntnisse in KI-Tools.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 63000 - 77000 € pro Jahr.
Wer Sie sind
Sie sind ein erfahrener Dateningenieur mit einer modernen Perspektive auf KI-Tools. Sie haben große Ingestion-Pipelines von der Entdeckung bis zu leistungsstarken Produkten in hochriskanten Systemen aufgebaut und verwaltet. Sie bringen eine Denkweise für Datenarchitektur mit und konzentrieren sich auf Ontologien, Frameworks, Dokumentation und die Vereinheitlichung von Werten aus heterogenen Quellen in Wissensgraphen. Sie sind mit investigativen Produkten vertraut, die auf Open-Source-Intelligenz basieren. Sie sind damit vertraut, Komplexität sowohl in strukturierten als auch in unstrukturierten Pipelines zu managen, und Sie sind wirklich neugierig auf Daten: ihre Herkunft, ihre Qualität und ihren letztendlichen Wert für Kunden. Sie haben eine verantwortungsvolle Denkweise und sind mit den rechtlichen und compliance-relevanten Grenzen bei der Datennutzung vertraut. Sie sind auch ein Ingenieur, der mit KI als erstklassigem Werkzeug codiert, nicht als Zusatz. Sie kombinieren traditionelle technische Ausbildung mit einem zukunftsorientierten Ansatz für agentisches Codieren, schnelles Prototyping und Multi-Agenten-Workflows. Sie arbeiten schnell, iterieren mit Stakeholdern und kümmern sich um die Auslieferung funktionierender Lösungen.
Wer wir sind
Quantifind hilft einigen der größten Banken der Welt, Geldwäsche und Betrug zu bekämpfen. Quantifind arbeitet auch mit Regierungsbehörden zusammen, um dieselbe Plattform zu nutzen, um kriminelle Netzwerke aufzudecken und Geldwäsche zu bekämpfen, die von international sanktionierten Einrichtungen begangen wird. Im Gegensatz zu anderen Akteuren in diesem Bereich liefert Quantifind Ergebnisse als Software-as-a-Service (SaaS) mit benutzerfreundlichen Erlebnissen. Quantifind ist ein Technologieunternehmen im Bereich Datenwissenschaft, dessen KI-Plattform Risikosignale aus unterschiedlichen und unstrukturierten Textquellen aufdeckt. Im Bereich des Risikomanagements bei Finanzkriminalität kombiniert die Lösung von Quantifind einzigartig interne Daten von Finanzinstituten mit Daten aus dem öffentlichen Bereich, um Risiken im Kontext von Know Your Customer (KYC), Customer Due Diligence (CDD), Fraud Risk Management und Anti-Money Laundering (AML) Prozessen zu bewerten. Heute sind diese Compliance-Prozesse durch immer steigende regulatorische Anforderungen und die Erwartung reibungsloser Transaktionen belastet. Legacy-Technologien erfordern zunehmend mehr menschliche Ressourcen, während die Operationen expandieren; die SaaS-Lösung von Quantifind bietet einen Weg, um durch Ineffizienzen hindurchzuschneiden und gleichzeitig die Effektivität zu steigern. Um Ihnen zum Erfolg zu verhelfen, bieten wir ein unterstützendes Umfeld, das die Zusammenarbeit zwischen Teams und Teammitgliedern fördert, wo Lernen und berufliches Wachstum als ein wesentlicher Bestandteil Ihres Erfolgs und unseres angesehen werden.
Was ein großartiger Kandidat mitbringen sollte
- US-Bürger
- 4+ Jahre Berufserfahrung, einschließlich relevanter Abschluss- oder Doktorarbeiten
- Technische Ausbildung
- Zukunftsorientiertes Denken im Bereich KI-Codierung, mit traditioneller technischer Ausbildung als Grundlage
- Praktische Erfahrung mit KI-Codierungswerkzeugen und agentischen Workflows (Claude Code, GPT/Codex, Cursor, Windsurf), einschließlich Multi-Agenten-Ansätzen für Tests und Validierung
- Datenbankmanagement-Erfahrung: PostgreSQL, RDS
- Kernstack: Python. Hilfreich: Spark/PySpark, Scala und andere Tools für große Datenmengen
- Erfahrung mit großen Datenpipelines, Hochleistungsrechnen und Spark/PySpark
- Solide AWS-Cloud-Management-Erfahrung
- Wissensgraph- und Ontologie-Frameworks (z.B. Neo4j)
- Selbstmotiviert, zielorientiert, neugierig und konstruktiv – eine Startup-Denkweise mit starken Kommunikationsfähigkeiten
- Fähigkeit, Referenzen bereitzustellen und persönlich zu treffen
Die Gelegenheit, die wir bieten
Als AI Data Engineer im AI Systems-Team von Quantifind treiben Sie Datenprototyping und experimentelle ETL-Pipelines voran. Datenengineering: Treiben Sie die Datenerfassung, Open-Source-Intelligenz (OSINT) und verwandte Datenerwerbung sowie kommerzielle Datenaufnahme voran. Bauen und verwalten Sie zuverlässige ETL-Pipelines mit Fokus auf Geschwindigkeit von der Entdeckung bis zum Wert, einschließlich Datenbankindizierung, Leistungsoptimierung, Parallelität und Lastenausgleich. Führen Sie Datenqualitätsprüfungen und unabhängige Tests durch. Arbeiten Sie an der Analyse, Anreicherung, Datenarchitektur, Ontologiemanagement, Wissensgraphen und Datenfusion von strukturierten und unstrukturierten Daten. Verwalten Sie Datenkonformität, Dokumentation und Datenkarten.
Quantifinds Entwicklungsteam hat seinen Sitz in Palo Alto, Kalifornien, und wir haben Technologiezentren in Atlanta, Georgia, und Washington, D.C. Quantifind verwendet derzeit eine hybride Mischung aus Homeoffice und Büroarbeit, mit regelmäßigen persönlichen Treffen und gemeinsam genutztem Büroraum. Remote-Kandidaten werden für diese Rolle in Betracht gezogen. Bei persönlicher Anwesenheit mindestens 3 Tage pro Woche im Büro.
Ein Highlight unserer Vorteile:
- Wettbewerbsfähiges Gehalt
- Unternehmensanteile
- Außergewöhnliches Leistungspaket
- Flexible Urlaubs- und Freizeitregelungen
- Arbeitgeber-matched 401(k)-Plan
- Eine angenehme Umgebung, in der die Work-Life-Balance geschätzt wird
Die Gehaltsspanne für diese Vollzeitstelle liegt zwischen 160.000 und 200.000 USD. Unsere Gehaltsspannen werden nach Rolle, Ebene und Standort festgelegt, und die in jeder Stellenanzeige angezeigte Spanne spiegelt das Mindest- und Höchstziel für neue Einstellungsgehälter für die Position an allen US-Standorten wider. Innerhalb der Spanne wird das individuelle Gehalt durch Arbeitsort, rollenbezogenes Wissen und Fähigkeiten, Erfahrungstiefe, relevante Ausbildung oder Schulung sowie zusätzliche rollenbezogene Überlegungen bestimmt. Je nach angebotener Position können auch Eigenkapital, Boni, Provisionen oder andere Formen der Vergütung als Teil eines Gesamtvergütungspakets bereitgestellt werden, zusätzlich zu einem vollständigen Spektrum an medizinischen, finanziellen und anderen Leistungen. Wir sind ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit bietet; wir haben einen angenehmen Arbeitsplatz und eine Hingabe an den gemeinsamen Erfolg.
AI Data Engineer Arbeitgeber: Quantifind
Quantifind ist ein hervorragender Arbeitgeber, der eine unterstützende Umgebung bietet, in der Zusammenarbeit und berufliches Wachstum gefördert werden. Mit einem flexiblen Arbeitsumfeld, das eine ausgewogene Work-Life-Balance ermöglicht, und einem engagierten Team in Palo Alto, Kalifornien, profitieren Mitarbeiter von einem wettbewerbsfähigen Gehalt, Unternehmensanteilen und einem außergewöhnlichen Leistungspaket. Hier haben Sie die Möglichkeit, an bedeutenden Projekten zu arbeiten, die einen echten Einfluss auf die Bekämpfung von Finanzkriminalität haben.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so AI Data Engineer 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 Quantifind 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 AI Data Engineer 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 AI Data Engineer bei Quantifind gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Quantifind 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 Quantifind entscheidend sein!
