Applied Ai Engineering, Lead

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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

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