Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle innovative Datenarchitekturen und baue intelligente Systeme für unsere Kunden.
- Unternehmen: Rivian, ein Unternehmen, das Abenteuer und Nachhaltigkeit vereint.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, umfassende Sozialleistungen und flexible Arbeitsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit großartigen Karrieremöglichkeiten und einem leidenschaftlichen Team.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der KI und mache einen echten Unterschied in der Automobilindustrie.
- Qualifikationen: Erfahrung in Datenarchitektur und Kenntnisse in semantischen Modellen erforderlich.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Erfahren Sie unten mehr über die allgemeinen Aufgaben, die mit dieser Stelle verbunden sind, sowie über die erforderlichen Fähigkeiten.
Rivian's AI-Team sitzt innerhalb der Analytics-Funktion der Kundenorganisation und baut die semantische und Dateninfrastruktur auf, die intelligente Agenten in großem Maßstab ermöglicht. Als Staff/Lead Data Scientist, der sich auf Context Engineering konzentriert, entwerfen Sie die Wissensschicht, von der AI-Agenten ausgehen – Sie sind verantwortlich für Ontologien, semantische Modelle, Identitätsauflösungslogik und Abrufarchitektur, die Rivians Marketing-, Vertriebs- und Fulfillment-Daten in ein kohärentes, AI-verbrauchbares Ökosystem vereinen.
Verantwortlichkeiten
- Kunden-Domain-Ontologie: Entwerfen, entwickeln und besitzen Sie die semantische Schicht und Geschäftsentität – Mapping von Definitionen, Beziehungen und Geschäftslogik über Marketing, Vertrieb und Fulfillment.
- Cross-Funktionale Datenmodellierung: Architektieren Sie ein einheitliches 'Customer 360'-Schema, das disparate Datenströme aus Marketing, Vertrieb und Fulfillment in eine einzige, AI-verbrauchbare Quelle der Wahrheit harmonisiert.
- RAG & Vektorarchitektur: Entwerfen Sie die Infrastruktur für Retrieval-Augmented Generation (RAG), um zu bestimmen, wie unstrukturierte Daten (z.B. Versandprotokolle, Verkaufsnotizen, Markenrichtlinien) indiziert, segmentiert und für den agentischen Kontext abgerufen werden.
- Identitäts- & Status-Orchestrierung: Bauen Sie die Logik für die persistente Identitätsauflösung und den Gesprächszustand auf, um sicherzustellen, dass ein AI-Agent den Kundenkontext beibehalten kann, während er von einer Verkaufsanfrage zu einem Fulfillment-Update wechselt.
- Agentic Tooling & API-Design: Architektieren Sie die Aktionsschicht – den sicheren Rahmen von APIs und Funktionsaufrufen, die es Agenten ermöglichen, Aufgaben über Salesforce, Braze und spezialisierte interne Anwendungen auszuführen.
- AI-Daten-Governance: Etablieren Sie Protokolle für Datenschutz, Sicherheit und Latenz, um sicherzustellen, dass Agenten nur auf autorisierte Daten zugreifen und mit sub-sekündlichen Abrufzeiten reagieren.
Qualifikationen
- Bildung: Bachelor-Abschluss in Informatik, Informationssystemen, Datenengineering oder einem verwandten technischen Bereich; Master-Abschluss bevorzugt.
- Erfahrung: 8+ Jahre in Datenarchitektur, Systemengineering oder Datenengineering mit nachweislicher Erfolgsbilanz beim Entwerfen komplexer, mehrquelliger Datenökosysteme.
- Semantische Modellierung & Ontologien: Nachgewiesene Erfahrung im Aufbau semantischer Schichten, Wissensgraphen oder Datenontologien.
- Architektonische Vision: Eine systematische Denkweise; Sie können abbilden, wie eine Änderung des Erfüllungsstatus durch die Datenschicht wirkt, um einen Marketing-Reengagement-Agenten zu informieren.
- Databricks-Expertise: Tiefgehende Beherrschung des Databricks-Ökosystems (Unity Catalog, Delta Lake, Vektor-Suche).
- Technische Meisterschaft: Expertenniveau in Vektordatenbanken und Orchestrierungsframeworks (z.B. LangChain, LlamaIndex). Expertenkenntnisse in Python und starke SQL-Kenntnisse.
- MarTech & CRM-Literatur: Tiefes funktionales Wissen darüber, wie Daten innerhalb von CDP-Plattformen, CRM-Systemen (z.B. Salesforce) und Verhaltensereignisströmen strukturiert sind.
- Interne Systemintegration: Erfahrung in der Architektur von Datenflüssen zwischen modernen Cloud-Stacks und proprietären internen Anwendungen.
- Umgebung: Komfortabel in einem schnelllebigen, hochambiguen Umfeld mit starkem Augenmerk auf Details.
Rivian ist ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit bietet und alle anwendbaren Gesetze zur fairen Beschäftigung einhält.
Lead Data Scientist (Context Engineering) Arbeitgeber: Watershed Ventures
Rivian ist ein hervorragender Arbeitgeber, der eine dynamische und innovative Arbeitsumgebung bietet, in der Mitarbeiter die Möglichkeit haben, an der Entwicklung emissionsfreier Fahrzeuge zu arbeiten. Mit einem starken Fokus auf Teamarbeit und persönlichem Wachstum fördert das Unternehmen eine Kultur, die Vielfalt schätzt und den Austausch von Ideen anregt. Zudem profitieren Mitarbeiter von umfassenden Sozialleistungen, flexiblen Arbeitsmodellen und der Chance, Teil einer Mission zu sein, die die Welt für zukünftige Generationen schützt.
