Applied AI Engineering, Lead
Pubblicato il 11-10-2026 - Deel in Padova
Overview In dieser Rolle führen Sie ein leistungsstarkes Data-Science-Team und entwickeln datengetriebene Modelle, Algorithmen und Insights zur Unterstützung verschiedener Geschäftsbereiche. Sie steuern Data-Science-Projekte im Einklang mit Geschäftszielen und sorgen für termingerechte Lieferung. Sie wenden ML-Techniken an, arbeiten eng mit Engineering und Product zusammen und mentorieren jüngere Data Scientists. Sie treiben Best Practices und Innovation im Data-Science-Stack voran und kommunizieren Ergebnisse klar an Führungskräfte. Die Rolle trägt direkt zur Skalierung der Deel-Datenkompetenzen bei und bietet Gestaltungsspielraum in einem dynamischen Umfeld.
Retribuzione / Benefits
Stock grant opportunities Flexible office membership (IWG) Total rewards program Equal-opportunity employer Diversity and inclusion emphasis Discretionary perks by location
Responsabilità
Führen und Managen eines Data-Science-Teams zur Bereitstellung von datenbasierten Modellen, Algorithmen und Insights für verschiedene Geschäftsbereiche Leitung von Data-Science-Projekten mit Abstimmung auf Geschäftsziele und fristgerechte Lieferung Anwendung von Machine-Learning-Techniken zur Lösung komplexer Geschäftsprobleme und Unterstützung der Entscheidungsfindung Zusammenarbeit mit Engineering- und Product-Teams zur nahtlosen Bereitstellung von Modellen in der Produktion Mentoring und Förderung von Junior Data Scientists Entwicklung und Pflege von Best Practices für Data-Science-Workflows Förderung von Innovation durch Beobachtung von Branchentrends und neuen Technologien Sicherstellung der Integrität, Genauigkeit und Skalierbarkeit von Modellen und Analysen Kommunikation von Insights und Modellergebnissen an nicht-technische Stakeholder Überwachung kontinuierlicher Verbesserungen von Datenprozessen, Methoden und Tools im Team
Requisiti fondamentali
5+ Jahre Erfahrung in Data Science mit starkem Hintergrund in ML, Statistik und Datenmodellierung Fundierte Expertise in LLM-Engineering (RAG, Agenten, Tool-Nutzung, Feineinstellung, Evals, Kosten-/Latenzoptimierung) Erfahrung mit AI-unterstützten Entwicklungstools (z. B. Claude Code, Cursor) und Aufbau praktikabler Team-Praktiken 2+ Jahre Führungserfahrung in Data-Science-Teams Programmiersprachen: Python, R, SQL Erfahrung mit ML-Frameworks (TensorFlow, PyTorch, Scikit-Learn) Erfahrung mit Cloud-Plattformen (AWS, GCP, Azure) und verteiltem Computing (Spark) Starker statistischer Analytik- und Hypothesentest-Background Ausgeprägte Kommunikationsfähigkeiten, Fähigkeit, Ergebnisse für Stakeholder aufzubereiten Multitasking-Fähigkeit und zielorientiertes Arbeiten in einem schnellen Umfeld Leidenschaft für datengetriebene Entscheidungsfindung ausgeprägte Kommunikationsfähigkeit teamführung und Mentoring priorisierung und Zeitmanagement Python R SQL