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Fundamental

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51 - 200 Mitarbeiter

Gegründet 2024

🤖 Künstliche Intelligenz

🏢 Unternehmen

☁️ SaaS

Artificial Intelligence • Enterprise • SaaS

Fundamental ist ein Unternehmen für Enterprise-KI, das große tabellarische Modelle (LTMs) wie NEXUS entwickelt, die auf Milliarden von Tabellen vortrainiert sind, um Muster zu erkennen und Ergebnisse aus strukturierten Daten vorherzusagen. Das Unternehmen bietet eine unternehmensgerechte Plattform für prädiktive Analysen, die mit minimalem Code bereitgestellt oder tief in Cloud-Partner wie AWS integriert werden kann, wobei der Schwerpunkt auf Datenschutz, Sicherheit und Skalierbarkeit liegt. Entstanden aus akademischer Forschung und unterstützt von namhaften Investoren, richtet sich Fundamental an große Organisationen, die Erkenntnisse aus ihren Datenbanken gewinnen und prädiktive Modelle im Cloud-Maßstab einsetzen möchten.

Beschreibung

• Erforschung und Entwicklung von Data-Science-Methoden zur Verbesserung der Vorhersageleistung von NEXUS über vielfältige Unternehmensdatensätze, Branchen und Vorhersageaufgabentypen hinweg • Entwurf und Implementierung robuster, produktionsreifer Python-Komponenten mit starkem Fokus auf Korrektheit, Allgemeingültigkeit und Wiederverwendbarkeit • Tiefes Verständnis der Eigenschaften realer Unternehmensdaten entwickeln und Strategien erarbeiten, die NEXUS eine zuverlässige Verarbeitung ermöglichen • Durchführung rigoroser Experimente zur Messung der Auswirkungen neuer Ansätze, Erstellung aussagekräftiger Benchmarks und Nutzung der Ergebnisse zur Priorisierung • Arbeit an einer Vielzahl strukturierter Datenprobleme – einschließlich, aber nicht beschränkt auf Klassifikation, Regression, Ranking und Forecasting • Enge Zusammenarbeit mit Engineering- und Research-Teams, um ein tiefes Verständnis des NEXUS-Modellverhaltens zu entwickeln und dieses Wissen in die eigene Arbeit einfließen zu lassen • Zusammenarbeit mit Applied AI Engineers zur Validierung von Ansätzen an echten Kundendatensätzen und Überführung der Erkenntnisse in Produktfunktionen • Beitrag zur technischen Dokumentation und zu internen Best Practices, um dem Team die korrekte und sichere Anwendung neuer Fähigkeiten zu ermöglichen

🎯 Anforderungen

• Mindestens 5 Jahre Erfahrung in Data-Science- oder Machine-Learning-Positionen • Ausgeprägte Python-Kenntnisse, einschließlich sicherer Anwendung von pandas, numpy und scikit-learn • Tiefgehende praktische Erfahrung mit klassischen ML-Modellen: XGBoost, LightGBM, CatBoost und ähnlichen Gradient-Boosting-Frameworks • Solides Verständnis der Herausforderungen realer tabellarischer Daten: Klassenungleichgewicht, hohe Kardinalität, Verteilungsverschiebungen, fehlende Werte und mehr • Ausgeprägte experimentelle Denkweise – sicher in der Gestaltung von Benchmarks und im Ziehen belastbarer Schlussfolgerungen aus verrauschten Ergebnissen • Fähigkeit, eigenständig zu arbeiten und Projekte von der Idee bis zur Auslieferung voranzutreiben

🏖️ Vorteile

• Wettbewerbsfähige Vergütung mit Gehalt und Aktienbeteiligung • Umfassende Krankenversicherung für Sie und Ihre Angehörigen • Bezahlte Elternzeit für alle neuen Eltern, inklusive adoptiver und Leihmutterschaftsmodelle • Unterstützung bei der Umsiedlung für Mitarbeitende, die zur Arbeit in einem unserer Büros umziehen • Missionsorientierte, unprätentiöse Kultur, die Denkvielfalt, Eigenverantwortung und Handlungsorientierung schätzt