Senior AI Data Scientist für agentenbasierte Automatisierung (Marketing)

🔥 vor 23 Stunden

🌐 Belgien, Griechenland, +3 weitere Länder – Remote

🇧🇪 Belgien – Remote 🇬🇷 Griechenland – Remote 🇮🇹 Italien – Remote 🇪🇸 Spanien – Remote 🇩🇪 Deutschland – Remote

⏰ Vollzeit

🟠 Senior

📊 Data Scientist

👻 Geisterscore 10%

Was es bedeutet: wie wahrscheinlich diese Stelle offen bleibt, ohne dass aktiv eingestellt wird.So liest du es: 60 % oder höher heißt, wir halten das für einen Geisterjob. Niedrigere Werte sind weniger bedenklich.Wie wir werten: Dauer offen, Neuveröffentlichungen, offene Stellen vs Teamgröße, wie schnell Stellen geschlossen werden, und ob ein Gehalt angegeben ist.Hinweis: eine Schätzung aus öffentlichen Daten, kein Urteil über das Unternehmen. Echte Stellen können hoch punkten, nutze es also als Hinweis, nicht als Fakt.

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team.blue

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1001 - 5000 Mitarbeiter

💼 Beratung

📣 Marketing

📦 Logistik

Consulting • Marketing • Logistics

team. blue ist ein führender digitaler Ermöglicher für Unternehmen und Unternehmer und betreut über 3,3 Millionen Kunden in ganz Europa. Mit einem Team von mehr als 2000 Experten bietet das Unternehmen innovative digitale Dienste an, die darauf abzielen, Unternehmen durch Technologie zu stärken. team. blue betreibt eine Vielzahl von Marken und konzentriert sich darauf, exzellente Kundenerlebnisse zu liefern.

Beschreibung

• Marketingabläufe bei team.blue durch den Aufbau agentenbasierter Systeme optimieren • Im Applied-AI-Team an Projekten zur Marketingautomatisierung arbeiten • Marketingprozesse über Marken, Märkte und Sprachen hinweg abbilden • Zeitaufwand, Ressourcenverbrauch und ROI-Auswirkungen agentenbasierter Automatisierung quantifizieren • Proofs of Concept entwickeln, bis zum Produktiveinsatz bringen und deren Auswirkungen messen • Wettbewerbs- und Preisüberwachung, Performance-Reporting und -Diagnose, SEO und Sichtbarkeit in KI-Antworten, Aktualisierung von Inhalten, Lokalisierung und Content-Produktion über den gesamten Lebenszyklus, Pflege von Paid-Search- und Social-Media-Konten sowie Qualitätssicherung von Tracking und Einwilligungen untersuchen • Anforderungen von Fachexperten erfassen und Anfragen in effektive Prozesse überführen • Zustandsübergänge, Trigger, Verzweigungen, API-Aufrufe, Punkte für menschliche Prüfungen und Fehlerbehandlung konzipieren • Sicherheitsvorkehrungen wie Dry-Run-Modi, Freigabestufen, API-Berechtigungen nach dem Prinzip der geringsten Privilegien und dokumentierte Rückgängig-Mechanismen entwickeln • Schwellenwerte für Human-in-the-Loop-Prozesse und Prüfwarteschlangen konzipieren • Evaluierungen für Diagnosegenauigkeit, Gültigkeit von Quellen, Markenstimme, Kalibrierung und Qualität generierter Ausgaben erstellen • Tracking-Daten validieren und Fehler quantifizieren • Agents über Webhooks und zeitgesteuerte Trigger mithilfe idempotenter Handler integrieren • Modellauswahl, Routing, Kosten und Latenz optimieren • Anbieter-APIs, Rate Limits, Kontingente, Datenmodelle und Integrationskosten bewerten

🎯 Anforderungen

• Mindestens 7 Jahre Erfahrung in der Entwicklung von Daten- und ML-Systemen in der Industrie • Fundierte Kenntnisse in klassischem Machine Learning und angewandter Statistik • Erfahrung mit der Arbeit auf beiden Seiten des Wandels hin zu LLMs • Erfahrung als einzige oder erste Fachkraft für Data/ML oder als alleinige verantwortliche Person für diesen Funktionsbereich • Erfahrung mit der Einführung von Systemen, die berechtigt sind, auf Live-Systemen mit Auswirkungen auf tatsächliche Kunden zu handeln • Hervorragende Kenntnisse in Python und Machine Learning • Fähigkeit, Lösungen durchgängig umzusetzen, einschließlich lesbarem Python-Code, aktuellen Tools, Containerisierung, Instrumentierung und Deployment • Praxiserfahrung mit mehrstufigen LLM-Workflows mit Tool-Aufrufen, einschließlich Orchestrierung, Wiederholungsversuchen, Idempotenz, Timeouts und Wiederherstellung nach Teilausfällen • Erfahrung im Entwurf von Zustandsautomaten • Erfahrung bei der Integration von Drittanbieter-APIs, einschließlich Authentifizierungsabläufen, Rate Limits, Paginierung, Sandbox-Verhalten und Schemaänderungen • Erfahrung im Engineering von Kosten und Latenz, einschließlich Model Routing, Caching und Batching • Sicherheitspraktiken für Systeme, die Aktionen ausführen, einschließlich Staging-Modi, Freigabestufen, Berechtigungen nach dem Prinzip der geringsten Privilegien und Rollback • Erfahrung im Entwurf von Evaluierungen für generative und agentenbasierte Ausgaben, einschließlich LLM-as-a-Judge, Regressionstestsammlungen mit Golden Transcripts, Red Teaming und Kalibrierung • Kenntnisse in der Prozessabbildung und Quantifizierung • Technische Fähigkeiten zur Bewertung von Anbietern • Nachweis der Arbeitserlaubnis im Land der Bewerbung • Von Vorteil: Masterabschluss oder Promotion in Informatik, KI, Machine Learning oder einem verwandten Fachgebiet • Von Vorteil: Erfahrung mit PromptOps im großen Maßstab • Von Vorteil: Vorkenntnisse in Martech, Adtech, SEO-Tools oder -APIs oder kundenorientierter Automatisierung • Von Vorteil: Erfahrung mit der Bewertung generierter Ausgaben in mehreren Sprachen

🏖️ Vorteile

• Keine Unterstützung beim Umzug und kein Sponsoring von Visa • Engagement für Vielfalt und Inklusion • ESG- und Nachhaltigkeitsinitiativen