Data Scientist

Stelle nicht auf LinkedIn

🕒 vor 7 Monaten

🇬🇷 Griechenland – Remote

⏰ Vollzeit

🟡 Mittelstufe

🟠 Senior

📊 Data Scientist

👻 Geisterscore 36%

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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Satalia

WebsiteLinkedInAlle Stellen

51 - 200 Mitarbeiter

Gegründet 2010

💼 Beratung

📣 Marketing

📦 Logistik

💰 Grant im 2016-02

Consulting • Marketing • Logistics

Satalia ist ein Unternehmen, das fortschrittliche Technologien nutzt, um verschiedene Geschäftsabläufe zu optimieren und zu verbessern. Sie bieten eine Plattform für Cloud-Entwicklung und datengesteuerte Dienste und beschäftigen Cloud-Architekten und Datenwissenschaftler, um innovative Lösungen zu liefern. Satalia operiert remote mit Standorten in Griechenland, London, Kaunas und Wien. Das Unternehmen konzentriert sich darauf, Analytik und Marketingstrategien zu integrieren, um die Benutzererfahrung und Funktionalität auf ihren Plattformen zu verbessern.

Beschreibung

• Design and deliver production-grade agentic systems, from multi-agent orchestration to the AI services and models that power them • Assess fit of agentic solutions per use case, being intentional in system design • Design the most suitable orchestration pattern per use case • Evaluate and recommend the best suited agent development framework • Engineer multi-step agent workflows that are reliable, auditable and modular, supporting both linear and non-linear control flows • Implement agent memory and state management systems • Optimise context assembly for each agent interaction • Evaluate and select the most appropriate foundation models, embeddings and context-specific model variants; apply fine-tuning or adaptation where needed • Implement guardrails to ensure operation within ethical, legal, brand boundaries • Build services for agent use, including ML models, GenAI and task-specific APIs • Process multi-modal data using appropriate embeddings and vector retrieval • Build, evaluate and maintain robust RAG and / or GraphRAG pipelines • Implement fallback strategies (e.g., retries, backup tools, escalation, safe exits) • Build and integrate MCP servers to expose and consume data and AI services • Use Google's A2A protocol to support independent agent communication, designing composable service boundaries and appropriate integration patterns • Containerise applications (Docker) – our platform team manages K8s • Apply AgenticOps practices, including evaluation, observability, guardrails, security, performance optimisation, CI/CD, versioning, rollback, drift detection • Design and implement testing strategies for non-deterministic behaviour • Stay abreast of the latest AI research trends and integrate them into our products • Maintain documentation for architectures, APIs and operational procedures • Communicate progress, blockers, technical approaches, challenges and potential solutions to technical colleagues and non-technical stakeholders.

🎯 Anforderungen

• Educational background in Computer Science, Data Science, or similar • Professional experience in Data Science, AI/ML Engineering, Software Engineering, or related technical roles • High proficiency in Python and working knowledge of SQL • Experience building API services using FastAPI, Flask or similar • Experience with containerisation, cloud platforms and CI/CD • Experience with AgenticOps best practices, including evaluation, observability, safety guardrails, security, performance optimisation • Experience designing and building complex multi-agent systems using at least one of the major agent frameworks (e.g. ADK, AutoGen, LangGraph) • Understanding of agent memory and state management patterns • Familiarity with MCP servers • Quality-first, test-driven mindset with focus on automated testing • Deep understanding of LLMs, foundation models and embeddings • Experience with structured and multi-modal data processing • Experience building and evaluating production-grade RAG systems • Practical experience with machine learning / deep learning models • Excellent communication skills with technical / non-technical audiences • Strong documentation and knowledge-sharing practices.

🏖️ Vorteile

• Truly flexible working • Wellbeing and inclusivity prioritization • Safe environment for innovation and growth