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. Flexible office membership (IWG) 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 Überwachung kontinuierlicher Verbesserungen von Datenprozessen, Methoden und Tools im Team 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) ~ Python ~ R ~ SQL

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