Deine Mission Eine Stelle, zwei Schwerpunkte. Ob du einen vertiefst oder beide, entscheiden dein K nnen und deine Vorlieben. AI geh rt immer dazu. 1. Knowledge Agents Agentic Retrieval Wie beantwortet ein Agent eine Frage, deren Antwort ber Tausende Dokumente verteilt ist? Wie erkennt er Widerspr che zwischen Entw rfen und finalen Fassungen? Und wie belegt er seine Antworten zuverl ssig? Entwickle Agenten, die Informationen ber gro e Dokumentbest nde hinweg erschlie en. Untersuche, wie sich Vollst ndigkeit, Widerspr che und die Qualit t von Quellen bewerten lassen. Sorge daf r, dass Antworten nachvollziehbar bleiben und Unsicherheiten sichtbar werden. 2. 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 f r die Leistung von Werbebl cken. Bewerte Unsicherheiten, Messfehler und die Aussagekraft deiner Modelle. Verarbeite gro e Datenmengen mit Spark auf unserem Cluster und untersuche, wo Datenqualit t oder Verarbeitung die Ergebnisse beeinflussen. In beiden Bereichen machst du aus einer guten Frage etwas, das l uft: Experimentiere und evaluiere: Formuliere Hypothesen, entwirf aussagekr ftige Tests und lerne aus Ergebnissen, auch wenn diese nicht deine Erwartungen erf llen. bernimm Verantwortung: Entwickle deinen Ansatz eigenst ndig bis zum belastbaren Prototyp. Hol dir einen zweiten Blick oder denk mit deinem Team am Whiteboard weiter. Arbeite mit Engineering: Begleite die berf hrung deines Prototyps in ein Produkt und bringe dein Wissen ber Problem und L sung ein. Unterst tze andere Teams: Bewerte Datenfragen, zeige sinnvolle Einsatzm glichkeiten von AI auf und liefere je nach Bedarf eine fundierte Empfehlung oder einen Prototyp. 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 begr nden und Ergebnisse kritisch bewerten. Verst ndnis f r AI: Du musst keine Modelle in PyTorch trainieren. Du kannst aber den Unterschied zwischen Prefill und Decode erkl ren und wie dieser f r Latenz und Kosten relevant ist. Eigenst ndiges 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 pr fe mit passenden Tests und Evaluationen, ob deine Umsetzung das richtige Problem l st. 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. 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 z hlen, nicht die Logos. Was dich bei uns erwartet Remote Work mit gezielten Treffen: Wir arbeiten berwiegend remote und kommen gelegentlich f r Workshops, Team-Sessions und den gemeinsamen Austausch in unserem Tech-Office in Berlin zusammen. Au erdem veranstalten wir ber das Jahr verteilt Team-Events, darunter unser j hrliches Company Offsite, das jedes Jahr an einer anderen Location in Deutschland stattfindet. Die Bereitschaft, f r diese Treffen anzureisen und daran teilzunehmen, geh rt zur Rolle. Eigenverantwortung statt Mikromanagement: bernimm Verantwortung f r deine Themen und bringe sie selbstst ndig voran. Build Talk: Fr h ausprobieren, fr h danebenliegen, fr h dazulernen. Hohe Anspr che, wenig Ego: Wir geben direktes Feedback und arbeiten offen und respektvoll zusammen. Weiterentwicklung: Nutze Hackathons, Konferenzen und Community-Austausch, um fachlich dazuzulernen. Und nat rlich stimmen auch die Rahmenbedingungen: 30 Urlaubstage plus frei am 24. und 31. Dezember, Smart Fridays mit der M glichkeit einer Vier-Tage-Woche, Deutschlandticket und JobRad, Sport- und Gesundheitsangebote, Unterst tzung f r die mentale Gesundheit, Corporate Benefits, Zugang zu RTL+ und vieles mehr.
Data Scientist (w/m/d) – Applied AI 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.
