Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und implementiere skalierbare KI- und Machine Learning-Lösungen.
- Unternehmen: Führendes Data Solutions Unternehmen, unterstützt von Sequoia Capital.
- Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, Gesundheitsleistungen und Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung.
- Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit exzellenten Karrierechancen und Mentoring-Möglichkeiten.
- Warum dieser Job: Arbeite an spannenden Projekten und löse komplexe Probleme mit Datenwissenschaft.
- Qualifikationen: 5-8 Jahre Erfahrung in AI/ML Engineering und starke Python-Kenntnisse.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Sigmoid Analytics is a leading Data solutions company backed by Sequoia Capital.
We offer best in-end-to-end data value chain spanning across Data Science, Data Engineering and Data Ops.
With data and technology at the core of our solutions, we are solving some of the toughest problems out there.
Our culture is modelled around expertise and mutual respect with a team first mindset.
You’ll work with teams that push the boundaries of what-is-possible and build solutions that energize and inspire.
About the Role
You will work on a broad range of cutting-edge data science and machine learning problems across a variety of industries.
You will be engaging with clients to understand their business context.
If you are passionate to work on complex unstructured business problems that can be solved using data science and machine learning, we would like to talk to you.
- Role: ALDS
- Mandate Skills & Competencies
- Work on the end-to-end design and deployment of scalable AI and machine learning solutions in production environments.
- Develop and optimize large language model (LLM) applications using frameworks such as Lang Chain, Llama Index, and Haystack.
- Drive Retrieval-Augmented Generation (RAG) pipelines with vector databases like Pinecone, FAISS, Weaviate, and Milvus.
- Collaborate closely with other data scientists to transition models smoothly from research to production.
- Build and manage comprehensive MLOps pipelines encompassing training, testing, deployment, monitoring, and retraining.
- Architect AI solutions integrated into enterprise applications via APIs and microservices.
- Stay updated on AI and Generative AI research, continually assessing emerging frameworks for adoption.
- Mentor junior AI engineers and promote a culture of best practices in AI engineering.
- Work with business stakeholders to translate requirements into AI-driven outcomes.
- Ensure adherence to responsible AI principles, including bias mitigation, fairness, and explainability.
- Must-Have
- 5–8 years of experience in AI/ML engineering, with at least 2 years in leading AI initiatives.
- Strong expertise in Python, Tensor Flow, Py Torch, Hugging Face Transformers.
- Hands‑on experience with Lang Chain or similar LLM application frameworks.
- Solid understanding of vector databases, RAG architectures, and prompt engineering.
- Proficiency in MLOps tools (MLflow, Kubeflow, Airflow, Docker, Kubernetes).
- Familiarity with cloud AI platforms (AWS Sage Maker, GCP Vertex AI, Azure ML).
- Strong background in data pipelines, APIs, and scalable system design.
- Nice-to-Have
- Experience fine‑tuning LLMs (Lo RA, PEFT, parameter‑efficient training).
- Knowledge of computer vision or multimodal AI.
- Familiarity with responsible AI frameworks and explainability tools (SHAP, LIME, Captum).
- Contributions to open‑source AI projects.
- Desired Experience & Education
- 4–8 years of relevant Machine Learning experience.
- Minimum Master’s Degree in Engineering, Computer Science, Mathematics, Computational Statistics, Operations Research, Machine Learning or related technical fields.
- Note
By submitting your application, you consent to being contacted by our Talent Acquisition team via phone call, email, SMS, Whats App, or other communication channels regarding your application and relevant career opportunities.
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Associate Lead Data Scientist Arbeitgeber: Sigmoid
Sigmoid Analytics ist ein hervorragender Arbeitgeber, der eine dynamische und respektvolle Arbeitskultur fördert, in der Teamarbeit und Expertise im Mittelpunkt stehen. Mit einem klaren Fokus auf innovative Datenlösungen und modernste Technologien bieten wir unseren Mitarbeitern die Möglichkeit, an spannenden Projekten zu arbeiten und sich kontinuierlich weiterzuentwickeln. Unsere Mitarbeiter profitieren von einem inspirierenden Umfeld, das Kreativität und Zusammenarbeit fördert, sowie von umfangreichen Wachstums- und Mentoring-Möglichkeiten.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Associate Lead Data Scientist 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 Sigmoid 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 Associate Lead Data Scientist 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 Associate Lead Data Scientist bei Sigmoid gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Sigmoid 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 Sigmoid entscheidend sein!
