Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle AI-Agenten und Prognosemodelle für innovative Projekte.
- Unternehmen: Dynamisches Unternehmen mit Fokus auf AI und Teamarbeit.
- Vorteile: 30 Urlaubstage, flexible Arbeitszeiten, Gesundheitsangebote und Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Remote-Arbeit mit regelmäßigen Team-Events und Workshops.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Werbung mit AI und entwickle spannende Lösungen.
- Qualifikationen: Kenntnisse in Informatik oder Data Science und Interesse an AI.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 54000 - 66000 € pro Jahr.
Unternehmensbeschreibung
AI macht uns schneller. Das Denken nimmt sie uns nicht ab. Was AI produziert, überprüfen wir. Für alles, was rausgeht, stehen wir gerade. Beim Ausprobieren sind wir schnell, beim Ausliefern gründlich.
Stellenbeschreibung
Deine Mission
Du kannst dich auf einen der beiden Schwerpunkte konzentrieren oder beide verbinden. AI spielt in beiden eine zentrale Rolle.
- Knowledge Agents & Agentic Retrieval
- Wie beantwortet ein Agent eine Frage, deren Antwort über Tausende Dokumente verteilt ist?
- Wie erkennt er Widersprüche zwischen Entwürfen und finalen Fassungen?
- Und wie belegt er seine Antworten zuverlässig?
- Entwickle Agenten, die Informationen über große Dokumentbestände hinweg erschließen.
- Untersuche, wie sich Vollständigkeit, Widersprüche und die Qualität von Quellen bewerten lassen.
- Sorge dafür, dass Antworten nachvollziehbar bleiben und Unsicherheiten sichtbar werden.
- Machine Learning at Scale
- Wir messen das Werbegeschehen bei mehr als 150 TV-Sendern in Europa. Unser Ziel: lineares Fernsehen so planbar und messbar machen wie digitale Werbung.
- Entwickle Prognosemodelle für die Leistung von Werbeblöcken.
- Bewerte Unsicherheiten, Messfehler und die Aussagekraft deiner Modelle.
- Verarbeite große Datenmengen mit Spark auf unserem Cluster und untersuche, wo Datenqualität oder Verarbeitung die Ergebnisse beeinflussen.
In beiden Bereichen machst du aus einer guten Frage etwas, das läuft:
- Experimentiere und evaluiere: Formuliere Hypothesen, entwirf aussagekräftige Tests und lerne aus Ergebnissen, auch wenn diese nicht deine Erwartungen erfüllen.
- Übernimm Verantwortung: Entwickle deinen Ansatz eigenständig bis zum belastbaren Prototyp. Hole dir Feedback und arbeite mit deinem Team an robusten Lösungen.
- Arbeite mit Engineering: Begleite die Überführung deines Prototyps in ein Produkt und bringe dein Wissen über Problem und Lösung ein.
- Unterstütze andere Teams: Bewerte Datenfragen, zeige sinnvolle Einsatzmöglichkeiten von AI auf und liefere je nach Bedarf eine fundierte Empfehlung oder einen Prototyp.
Qualifikationen
Deine Skills
- Fundierte technische Grundlagen: Bring Kenntnisse in Informatik, Softwareentwicklung oder Data Science mit – erworben durch Studium, Promotion oder praktische Erfahrung. Du kannst deine Methodenwahl begründen und Ergebnisse kritisch bewerten.
- Verständnis für AI: Du musst keine Modelle in PyTorch trainieren. Erkläre aber beispielsweise den Unterschied zwischen Prefill und Decode und dessen Auswirkungen auf Latenz und Kosten.
- Eigenständiges AI-native Development: Nutze Coding-Agenten, um schneller zu entwickeln. Validiere den generierten Code, teste die Ergebnisse und verstehe, wie deine Anwendung und ihre Komponenten funktionieren.
- Strukturiertes Experimentieren: Formuliere klare Specs, definiere eine Definition of Done und nutze passende Tests und Evaluationen, um die Qualität deiner Lösungen zu überprüfen.
- Offene Zusammenarbeit: Teile Wissen, diskutiere technische Entscheidungen und gib respektvolles, direktes Feedback.
- Ein Plus, kein Muss: Erfahrung mit NLP/Computerlinguistik, Agentic Retrieval oder der Entwicklung von LLM-Agenten.
Zusätzliche Informationen
Unser Stack
- Knowledge Agents: Python (Pydantic AI), TypeScript, vLLM/SGLang
- Daten und Pipelines: Spark, Trino, StarRocks, Postgres und Prefect
- Infrastruktur und Observability: OpenTelemetry, Docker/Kubernetes
- Kennst du eher Ray, LangChain, Airflow, passt das genauso: Die Konzepte zählen, nicht die Logos.
Was dich bei uns erwartet
- Remote Work mit gezielten Treffen: Wir arbeiten überwiegend remote und kommen gelegentlich für Workshops, Team-Sessions und den gemeinsamen Austausch in unserem Tech-Office in Berlin zusammen. Außerdem veranstalten wir über das Jahr verteilt Team-Events, darunter unser jährliches Company Offsite, das jedes Jahr an einer anderen Location in Deutschland stattfindet. Die Bereitschaft, für diese Treffen anzureisen und daran teilzunehmen, gehört zur Rolle.
- Eigenverantwortung statt Mikromanagement: Übernimm Verantwortung für deine Themen und bringe sie selbstständig voran.
- Build > Talk: Früh ausprobieren, früh danebenliegen, früh dazulernen.
- Hohe Ansprüche, wenig Ego: Wir geben direktes Feedback und arbeiten offen und respektvoll zusammen.
- Weiterentwicklung: Nutze Hackathons, Konferenzen und Community-Austausch, um fachlich dazuzulernen.
- Und natürlich stimmen auch die Rahmenbedingungen: 30 Urlaubstage plus frei am 24. und 31. Dezember, Smart Fridays mit der Möglichkeit einer Vier-Tage-Woche, Deutschlandticket und JobRad, Sport- und Gesundheitsangebote, Unterstützung für die mentale Gesundheit, Corporate Benefits, Zugang zu RTL+ und vieles mehr.
Dein Lebenslauf ist nur der Anfang.
Was uns mehr interessiert als dein Lebenslauf: ein Portfolio, ein Side Project oder ein Demo-Repo – etwas, das zeigt, wie du technische Probleme angehst und Lösungen umsetzt.
🤖 AI Disclaimer: AI durfte mitdenken, aber nicht das letzte Wort haben. Das behalten wir uns vor. smartclip setzt sich für ein vielfältiges und inklusives Arbeitsumfeld ein. Alle qualifizierten Bewerber werden unabhängig von ethnischer Herkunft, Nationalität, Alter, Geschlecht, Geschlechtsidentität, Religion, sexueller Orientierung, Behinderung oder anderen persönlichen Merkmalen bei der Besetzung unserer Stellen berücksichtigt.
Data Scientist (w/m/d) – Applied AI in Berlin Arbeitgeber: Smartclip
Bei smartclip bieten wir dir die Möglichkeit, in einem dynamischen und innovativen Umfeld zu arbeiten, das auf Flexibilität und Eigenverantwortung setzt. Du wirst Teil eines unterstützenden Teams, das an der Schnittstelle von Humanpsychologie und modernster Technologie arbeitet, und hast die Chance, deine Ideen direkt in die Talent Acquisition einzubringen. Mit einem klaren Fokus auf persönliches Wachstum und der Integration von KI in unsere Prozesse, fördern wir eine Kultur des Lernens und der Zusammenarbeit, die dir hilft, deine Karriere im Tech-Bereich voranzutreiben.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Data Scientist (w/m/d) – Applied AI in Berlin 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 Smartclip 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 Data Scientist (w/m/d) – Applied AI in Berlin 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 Data Scientist (w/m/d) – Applied AI bei Smartclip gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Smartclip 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 Smartclip entscheidend sein!
