Applied AI Engineering, Lead

Overview

In dieser Rolle führen Sie ein leistungsstarkes Data-Science-Team und entwickeln datengetriebene Modelle, Algorithmen und Insights zur Unterstützung verschiedener Geschäftsbereiche. Sie steuern Data-Science-Projekte im Einklang mit Geschäftszielen und sorgen für termingerechte Lieferung. Sie wenden ML-Techniken an, arbeiten eng mit Engineering und Product zusammen und mentorieren jüngere Data Scientists. Sie treiben Best Practices und Innovation im Data-Science-Stack voran und kommunizieren Ergebnisse klar an Führungskräfte. Die Rolle trägt direkt zur Skalierung der Deel-Datenkompetenzen bei und bietet Gestaltungsspielraum in einem dynamischen Umfeld.

Retribuzione / Benefits Stock grant opportunities

Flexible office membership (IWG)

Total rewards program

Equal-opportunity employer

Diversity and inclusion emphasis

Discretionary perks by location

Responsabilità Führen und Managen eines Data-Science-Teams zur Bereitstellung von datenbasierten Modellen, Algorithmen und Insights für verschiedene Geschäftsbereiche

Leitung von Data-Science-Projekten mit Abstimmung auf Geschäftsziele und fristgerechte Lieferung

Anwendung von Machine-Learning-Techniken zur Lösung komplexer Geschäftsprobleme und Unterstützung der Entscheidungsfindung

Zusammenarbeit mit Engineering- und Product-Teams zur nahtlosen Bereitstellung von Modellen in der Produktion

Mentoring und Förderung von Junior Data Scientists

Entwicklung und Pflege von Best Practices für Data-Science-Workflows

Förderung von Innovation durch Beobachtung von Branchentrends und neuen Technologien

Sicherstellung der Integrität, Genauigkeit und Skalierbarkeit von Modellen und Analysen

Kommunikation von Insights und Modellergebnissen an nicht-technische Stakeholder

Überwachung kontinuierlicher Verbesserungen von Datenprozessen, Methoden und Tools im Team

Requisiti fondamentali 5+ Jahre Erfahrung in Data Science mit starkem Hintergrund in ML, Statistik und Datenmodellierung

Fundierte Expertise in LLM-Engineering (RAG, Agenten, Tool-Nutzung, Feineinstellung, Evals, Kosten-/Latenzoptimierung)

Erfahrung mit AI-unterstützten Entwicklungstools (z. B. Claude Code, Cursor) und Aufbau praktikabler Team-Praktiken

2+ Jahre Führungserfahrung in Data-Science-Teams

Programmiersprachen: Python, R, SQL

Erfahrung mit ML-Frameworks (TensorFlow, PyTorch, Scikit-Learn)

Erfahrung mit Cloud-Plattformen (AWS, GCP, Azure) und verteiltem Computing (Spark)

Starker statistischer Analytik- und Hypothesentest-Background

Ausgeprägte Kommunikationsfähigkeiten, Fähigkeit, Ergebnisse für Stakeholder aufzubereiten

Multitasking-Fähigkeit und zielorientiertes Arbeiten in einem schnellen Umfeld

Leidenschaft für datengetriebene Entscheidungsfindung

ausgeprägte Kommunikationsfähigkeit

teamführung und Mentoring

priorisierung und Zeitmanagement

Python

R

SQL