Mitglied des technischen Teams – Data Science

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Read AI

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Artificial Intelligence • SaaS • Enterprise

Read AI ist ein innovatives Technologieunternehmen, das einen AI-gestützten Assistenten bereitstellt, der die Kommunikation und Produktivität am Arbeitsplatz verbessert. Das Flaggschiffprodukt, Search Copilot, ermöglicht es Nutzerinnen und Nutzern, schnell relevante Daten aus Meetings, E-Mails und anderen Plattformen zu finden und liefert sofortige Insights und Zusammenfassungen. Durch Integrationen mit führenden Plattformen wie Google Meet, Zoom und Microsoft Teams unterstützt Read AI Teams dabei, ihre Workflows zu optimieren, indem automatisch Meeting-Notizen, Action Items und umfassende Zusammenfassungen erstellt werden – so bleiben alle auf dem Laufenden.

51 - 200 Mitarbeiter

Gegründet 2021

🤖 Künstliche Intelligenz

☁️ SaaS

🏢 Unternehmen

💰 Series A im 2024-04

Beschreibung

• Enger Austausch mit Produktmanagern, um Produktanforderungen klar zu verstehen und zu verfeinern und diese nahtlos mit unseren Unternehmenszielen in Einklang zu bringen. • Innovation im Bereich Data Science und Machine Learning durch Entwurf, Prototyping und Testen von Modellen. • Während wir die Fähigkeiten von LLMs vorantreiben, erwarten wir, dass Sie in einigen Fällen auch andere ML-Ansätze anwenden. • Analyse großskaliger historischer Daten sowie von Daten, die unsere Dienste regelmäßig erzeugen, zur Entwicklung robuster Modelle und Erkenntnisse. • Zusammenarbeit mit unseren Produktionsteams zum Aufbau und zur Implementierung skalierbarer, effizienter und zuverlässiger Data-Science-Systeme und Pipelines, ausgelegt für den Dauerbetrieb. • Steigerung unserer Data-Science-Produktivität mit Fokus auf Automatisierung, Datenaufbereitung, Code-Effizienz und prozessuale Verbesserungen. • Mitwirkung an der Spitze der KI-Entwicklung und Vorantreiben von Innovationen, um technologisch führend zu bleiben.

🎯 Anforderungen

• Fortgeschrittener Abschluss (Master oder PhD) in Data Science, Informatik, Statistik oder einer verwandten technischen Disziplin. • Mindestens 3 Jahre Berufserfahrung im Bereich Data Science mit starkem Schwerpunkt auf Machine Learning und Datenanalyse. • Nachweisbare Erfahrung in der Erstellung, Implementierung und Wartung von Data-Science-Modellen und -Infrastrukturen. • Bereitschaft, aktiv mit den Daten zu arbeiten und sich tiefgehend mit ihnen auseinanderzusetzen. • Kenntnisse in großen Sprachmodellen (LLMs), einschließlich Erfahrung im Training und Fine-Tuning von LLMs. • Erfahrung in der Full-Stack-Entwicklung ist von Vorteil. • Sicherer Umgang mit Programmiersprachen wie Python und Vertrautheit mit ML-Frameworks wie PyTorch, TensorFlow und Transformers. • Erfahrung mit Cloud-Computing-Umgebungen wie AWS, Azure oder GCP. • Ausgeprägte Fähigkeiten zur Problemlösung sowie gute Kommunikations- und Teamfähigkeiten.