Datenwissenschaftler/in

Bist du bereit, deine Karriere auf die nächste Stufe zu heben?

Skai (ehemals Kenshoo) sucht die Besten und Klügsten, um unser schnell wachsendes Team zu verstärken. Wir sind stolz auf unsere branchenführende Software für digitales Marketing, aber noch stolzer sind wir auf die Menschen, die dahinter stehen. Und genau da kommst du ins Spiel!

Datenwissenschaftler (mittleres Niveau)

Wir suchen einen Data Scientist (m/w) auf mittlerer Ebene mit Erfahrung in Natural Language Processing und generativer KI, der Code und Lösungen in Produktionsqualität liefern kann. In dieser Funktion entwirfst und implementierst du KI-gesteuerte Funktionen in den Bereichen Marketing und E-Commerce und entwickelst Prototypen bis hin zu skalierbaren Produktionsanwendungen. Der ideale Bewerber hat praktische Erfahrung mit großen Sprachmodellen (LLMs), KI-Agenten und modernen Methoden des maschinellen Lernens und kann die Lücke zwischen experimentellen Proof-of-Concepts und robusten, realen Systemen effektiv schließen.

Verantwortlichkeiten:

- AI Use Case & Prototyping: Identifiziere Möglichkeiten für generative KI-Anwendungen und entwickle Proof-of-Concept-Lösungen mithilfe von LLMs und Prompt Engineering. Baue und teste Prototypen im Frühstadium (z.B. automatische Textzusammenfassung, Empfehlungsmaschinen) und skizziere die Anforderungen an Benutzeroberflächen und KI-Agenten, die mit diesen Modellen interagieren.

- Experimente und Funktionsentwicklung: Entwirf und führe A/B- und andere Experimente durch, um neue Funktionen zu validieren. Analysiere Marketing- und E-Commerce-Daten, um Erkenntnisse über Produktverbesserungen zu gewinnen und Kundenprobleme zu lösen. Entwickle datengesteuerte Lösungen (Modelle für maschinelles Lernen oder statistische Analysen), um die Produktleistung und das Nutzererlebnis zu verbessern.

- Datenanalyse und Kundenbetreuung: Bearbeite Ad-hoc-Anfragen zu Geschäftsdaten und übersetze Analyseergebnisse in umsetzbare Erkenntnisse für Kunden. Präsentiere Datenergebnisse klar und deutlich (Visualisierungen und Berichte) und unterstütze strategische Initiativen (z.B. erweiterte Marketing-Analyseberichte). Du arbeitest mit externen Teams zusammen, um Datenerkenntnisse in Kundenprojekte zu integrieren.

- Einsatz in der Produktion & Systemintegration: Implementiere und verfeinere generative KI-Prototypen in produktionsreife Funktionen. Stelle die Systemstabilität sicher, indem du robuste technische Verfahren wie Fehlerbehandlung, Wiederholungen und Caching für LLM-API-Aufrufe anwendest. Arbeite eng mit ML-Ingenieuren und -Architekten zusammen, um KI-Lösungen in externe Systeme zu integrieren und Skalierbarkeit und Zuverlässigkeit in einer Cloud-Umgebung sicherzustellen.

- Best Practices & Zusammenarbeit: Befolge die Best Practices der Softwareentwicklung - einschließlich Codierungsstandards, Versionskontrolle, Code-Reviews und Unit-Tests - um wartbaren, produktionsreifen Code zu erstellen. Du arbeitest effektiv in funktionsübergreifenden Teams zusammen, hilfst bei der Fehlersuche im Team und dokumentierst Prozesse und Ergebnisse klar und deutlich für zukünftige Referenzen.

Schlüsselqualifikationen:

- Softwaretechnik und Datenkenntnisse: Gute Python-Programmierkenntnisse und SQL-Kenntnisse für die Datenbearbeitung und -analyse. Nachgewiesene Fähigkeit, produktionsgerechten Code zu schreiben (effizient, gut dokumentiert, getestet). Erfahrung in der Arbeit mit Cloud-Umgebungen (bevorzugt AWS) für die Datenverarbeitung und Modellbereitstellung.

- NLP- & LLM-Kenntnisse: Praktische Erfahrung mit NLP-Aufgaben (z.B. Textklassifizierung, Zusammenfassung) und der Arbeit mit großen Sprachmodellen. Vertrautheit mit der Feinabstimmung von Modellen und der Bewertung der LLM-Leistung bei verschiedenen Aufgaben. Kenntnisse fortgeschrittener NLP-Techniken wie Retrieval-Augmented Generation (RAG) und die Verwendung von Vektordatenbanken sind von Vorteil.

- Generative KI-Entwicklung: Die Fähigkeit, LLM-gestützte Anwendungen zu entwickeln und zu verbessern. Geschicktes Prompt-Engineering und Verwendung von LLM-APIs (z. B. OpenAI oder Hugging Face Endpunkte) zur Entwicklung von Prototypen. Du bist in der Lage, agentenbasierte Workflows zu implementieren - z.B. mit Hilfe von Frameworks wie LangChain - um mehrstufige Schlussfolgerungen oder Tool-Integrationen zu ermöglichen. Erfahrungen mit Strategien für eine robuste LLM-Integration, wie z. B. Fehlerbehandlung und Zwischenspeicherung von Ergebnissen, sind von großer Bedeutung.

- MLOps & Bereitstellung: Du weißt, wie man Machine-Learning-Modelle und KI-Dienste in der Produktion einsetzt. Vertraut mit Containerisierung (Docker) und kontinuierlicher Integration/kontinuierlicher Bereitstellung (CI/CD) für ML-Projekte. Kenntnisse in der Erstellung von APIs (z. B. mit FastAPI) für die Bereitstellung von Modellen und Erfahrung mit Tools zur Modellüberwachung und -automatisierung.

- Statistische Analyse & Produktverstand: Fundierte Kenntnisse in Statistik und Versuchsplanung (A/B-Tests, Regressionsanalyse, Kausalschluss). Du bist in der Lage, die Ergebnisse von Experimenten in einem geschäftlichen Kontext zu interpretieren und daraus verwertbare Erkenntnisse abzuleiten. Produktorientiertes Denken - kann die Ergebnisse der Datenwissenschaft mit dem Nutzererlebnis und dem Geschäftswert verbinden, insbesondere in Marketing- oder E-Commerce-Szenarien.

- Kommunikation und Zusammenarbeit: Effektive Kommunikation, die es schafft, komplexe KI/ML-Konzepte für nicht-technische Stakeholder zu erklären und Feedback einzuarbeiten. Starke Teamwork- und Projektmanagementfähigkeiten mit Erfahrung in funktionsübergreifenden Umgebungen (Technik-, Produkt- und Kundenteams), um KI-Lösungen pünktlich zu liefern.

Grundlegende Qualifikationen

- Master-Abschluss oder höher in Informatik, Data Science, Statistik, Ingenieurwesen oder einem verwandten quantitativen Bereich.

- 3+ Jahre Berufserfahrung in den Bereichen Data Science, maschinelles Lernen oder angewandte KI (mittlere Position).

- Beherrschung von Python und SQL für Datenanalyse, Modellierung und Softwareentwicklung.

- Praktische Erfahrung mit NLP- und LLM-basierten Projekten, einschließlich des Aufbaus oder der Feinabstimmung von Sprachmodellen und komplexen Systemen mit Retrieval-Augmented Generation (RAG).

- Nachgewiesene Fähigkeit, Experimente zu planen und statistische Analysen durchzuführen, mit einem starken quantitativen Hintergrund.

- Erfahrung mit der Bereitstellung von Machine Learning-Modellen oder KI-Anwendungen in Produktionsumgebungen unter Verwendung von Tools wie Docker-Containern und CI/CD-Workflows.

- Ausgezeichnete Kommunikationsfähigkeiten und Erfahrung in der Zusammenarbeit in funktionsübergreifenden Teams.

Bevorzugte Qualifikationen

- Erfahrung mit Cloud-ML-Diensten und -Infrastruktur (z. B. AWS SageMaker, AWS Bedrock oder ähnliche Plattformen) für die Entwicklung und den Einsatz von KI-Lösungen.

- Vertrautheit mit LLM-Orchestrierungsframeworks und agentenbasierten KI-Systemen (z. B. LangChain, LangGraph).

- Kenntnisse der Best Practices von MLOps, einschließlich Modellversionierung, Überwachung und Verwendung von Tools wie MLflow oder Weights & Biases zur Verfolgung von Experimenten.

- Erfahrung im Bereich Marketingtechnologie oder E-Commerce - Anwendung von Data Science-Techniken in Bereichen wie Kundensegmentierung, Personalisierung oder Marketingoptimierung.

- Beiträge zu Open-Source-Projekten oder Forschungspublikationen in den Bereichen NLP, Deep Learning oder generative KI (ein Plus, aber nicht erforderlich).

Wir sind ein langfristiger Hybrid - mit einer guten Mischung aus Heim- und Büroarbeit (drei Tage pro Woche im Büro), leidenschaftlichen und vielfältigen Teammitgliedern und einer lebendigen Unternehmenskultur.

Die jährliche Gehaltsspanne für diese Stelle beträgt 130.000-145.000 $. Das tatsächliche Gehalt hängt von der Erfahrung, den Fähigkeiten und Fertigkeiten des Bewerbers sowie von der internen Bewertung und den Marktdaten ab.

Arbeitgeber der Chancengleichheit

Skai, Inc. ist ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit bietet. Wir bei Skai glauben, dass ein vielfältiger, gerechter und inklusiver Arbeitsplatz nicht nur ein Ideal ist, das wir anstreben, sondern auch richtig, notwendig und unsere Verantwortung als Menschen. Unser komplettesDE&I-Engagement und unser globaler Rahmen können auf unserer Unternehmenswebsite eingesehen werden und sind mit unseren Grundwerten abgestimmt. Wir freuen uns über Bewerbungen von Frauen, People of Color, zweisprachigen und bikulturellen Personen sowie von Mitgliedern der lesbischen, schwulen, bisexuellen und transsexuellen Gemeinschaften. Bewerber/innen dürfen nicht aufgrund ihrer Ethnie, Religion, ihres Geschlechts, ihrer nationalen Herkunft, ihrer ethnischen Zugehörigkeit, ihres Alters, ihrer Behinderung, ihrer politischen Zugehörigkeit, ihrer sexuellen Orientierung, ihrer Geschlechtsidentität, ihrer Hautfarbe, ihres Familienstands, ihres Gesundheitszustands, einschließlich des erworbenen Immunschwächesyndroms (AIDS) und damit verbundener Krankheiten, oder eines anderen geschützten Status diskriminiert werden. Gemäß der San Francisco Fair Chance Ordinance ermutigen wir qualifizierte Bewerber mit Vorstrafen und Verurteilungen zur Einstellung und werden diese auch berücksichtigen.

Antragsteller mit Behinderungen

Es werden angemessene Vorkehrungen getroffen, damit qualifizierte behinderte Bewerber am Bewerbungsverfahren teilnehmen können. Bitte gib deine besonderen Bedürfnisse zum Zeitpunkt der Bewerbung schriftlich an.

Skai ist ein E-Verify Arbeitgeber