Auf einen Blick
- Aufgaben: Baue Demos, Dokumentationen und Ressourcen für innovative Tabular Foundation Models.
- Unternehmen: Ein aufstrebendes Startup im Bereich KI mit großem Potenzial.
- Vorteile: Hybrid-Arbeitsmodell, spannende Projekte und die Möglichkeit, direkt mit Kunden zu arbeiten.
- Weitere Informationen: Ideal für kreative Köpfe, die Technik und Geschäft kombinieren möchten.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datenanalyse und mache einen echten Unterschied in der Branche.
- Qualifikationen: Erfahrung in Python und Grundlagen der Datenwissenschaft erforderlich.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 45000 - 65000 € pro Jahr.
Wir sind ein Startup in der Seed-Phase, das Tabular Foundation Models (TFM) entwickelt. Dies ist ein aufstrebender Bereich mit großem Potenzial. LLMs wie Claude nehmen Text als Eingabe und produzieren Text. Modelle wie nano banana nehmen Text als Eingabe und erzeugen Bilder. Tabular Foundation Models nehmen Zeilen/Spalten als Eingabe und produzieren Vorhersagen. Die Welt sitzt auf riesigen Mengen strukturierter Daten, die nicht optimal genutzt werden. Vorhersagen zu treffen, ist schwierig. Heute bauen, trainieren und warten die meisten Leute ihre eigenen Modelle, ähnlich wie man es 2019 mit LLMs hätte tun müssen.
Wir möchten das ändern. Wir suchen einen frühen Karriere-Feldingenieur, der dabei hilft, Demos, Dokumentationen, Ressourcen und Integrationen aufzubauen sowie die Produktakzeptanz direkt bei den Kunden voranzutreiben. Jemand, der leidenschaftlich gerne baut, echte Software (oder Vorhersagen) ausgeliefert hat und Erfahrung mit Python und den Grundlagen der Datenwissenschaft hat.
Wenn Sie nach etwas anderem suchen als nur „hands on keyboard“ Engineering und sowohl an Geschäft als auch an Technik interessiert sind, könnte dies die richtige Position für Sie sein.
Fühlen Sie sich frei, uns unter hr@unitedstatesdigital.space zu kontaktieren.
Field Engineer Arbeitgeber: United States Digital Space LLC
Als aufstrebendes Start-up im Bereich der Tabular Foundation Models bieten wir eine dynamische und innovative Arbeitsumgebung in Paris oder London. Unsere Unternehmenskultur fördert Kreativität und Zusammenarbeit, während wir unseren Mitarbeitern umfangreiche Wachstums- und Entwicklungsmöglichkeiten bieten. Bei uns haben Sie die Chance, an der Spitze der Technologie zu arbeiten und einen echten Einfluss auf die Nutzung von strukturierten Daten zu haben.
Kontaktdaten:
United States Digital Space LLC Recruiting-Team
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Field Engineer erhalten könnten
✨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 United States Digital Space LLC 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 Field 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 Field Engineer bei United States Digital Space LLC gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei United States Digital Space LLC 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 United States Digital Space LLC entscheidend sein!
