Data Scientist (w/m/d) – Applied AI
AI macht uns schneller. Das Denken nimmt sie uns nicht ab.
Was AI produziert, überprüfen wir. Für alles, was rausgeht, stehen wir gerade.
Beim Ausprobieren sind wir schnell, beim Ausliefern gründlich.
Du liest ein Paper und willst wissen, ob die Idee hält. Also klonst du das Repo. Läuft es nicht, folgst du dem Stacktrace in den Quellcode. Und widersprechen die Daten deiner Hypothese, stutzt du kurz und freust dich: Jetzt wird es interessant. Ein schönes Ergebnis macht dich dagegen erst mal misstrauisch. Zufall? Bug? Oder hält es?
Bei smartclip arbeitest du mit Messdaten von Dutzenden Millionen Geräten, eigener GPU-Infrastruktur und Sidekicks, unserer AI-Initiative für Wissensfragen und echte Workflows. Du verantwortest deine Fragestellung vom ersten Experiment bis zum belastbaren Prototyp. Den baut Engineering mit dir zum Produkt aus.
Unser Stack basiert auf Linux, Open Source und freier Software. Du kannst nachvollziehen, was unter der Haube passiert.
Deine Mission
Eine Stelle, zwei Schwerpunkte. Ob du einen vertiefst oder beide, entscheiden dein Können und deine Vorlieben. AI gehört immer dazu.
1. Knowledge Agents & Agentic Retrieval
Wie beantwortet ein Agent eine Frage, deren Antwort über Tausende Dokumente verteilt ist? Wie erkennt er Widersprüche zwischen Entwürfen und finalen Fassungen? Und wie belegt er seine Antworten zuverlässig?
Entwickle Agenten, die Informationen über große Dokumentbestände hinweg erschließen.
Untersuche, wie sich Vollständigkeit, Widersprüche und die Qualität von Quellen bewerten lassen.
Sorge dafür, dass Antworten nachvollziehbar bleiben und Unsicherheiten sichtbar werden.
2. Machine Learning at Scale
Wir messen das Werbegeschehen bei mehr als 150 TV-Sendern in Europa. Unser Ziel: lineares Fernsehen so planbar und messbar machen wie digitale Werbung.
Entwickle Prognosemodelle für die Leistung von Werbeblöcken.
Bewerte Unsicherheiten, Messfehler und die Aussagekraft deiner Modelle.
Verarbeite große Datenmengen mit Spark auf unserem Cluster und untersuche, wo Datenqualität oder Verarbeitung die Ergebnisse beeinflussen.
In beiden Bereichen machst du aus einer guten Frage etwas, das läuft:
Experimentiere und evaluiere: Formuliere Hypothesen, entwirf aussagekräftige Tests und lerne aus Ergebnissen, auch wenn diese nicht deine Erwartungen erfüllen.
Übernimm Verantwortung: Entwickle deinen Ansatz eigenständig bis zum belastbaren Prototyp. Hol dir einen zweiten Blick oder denk mit deinem Team am Whiteboard weiter.
Arbeite mit Engineering: Begleite die Überführung deines Prototyps in ein Produkt und bringe dein Wissen über Problem und Lösung ein.
Unterstütze andere Teams: Bewerte Datenfragen, zeige sinnvolle Einsatzmöglichkeiten von AI auf und liefere je nach Bedarf eine fundierte Empfehlung oder einen Prototyp.
Deine Skills
Fundierte technische Grundlagen: Bring Kenntnisse in Informatik, Softwareentwicklung oder Data Science mit – erworben durch Studium, Promotion oder praktische Erfahrung. Du kannst deine Methodenwahl begründen und Ergebnisse kritisch bewerten.
Verständnis für AI: Du musst keine Modelle in PyTorch trainieren. Du kannst aber den Unterschied zwischen Prefill und Decode erklären und wie dieser für Latenz und Kosten relevant ist.
Eigenständiges AI-native Development: Nutze Coding-Agenten, um schneller zu entwickeln. Validiere den generierten Code, teste die Ergebnisse und verstehe, wie deine Anwendung und ihre Komponenten funktionieren.
Strukturiertes Experimentieren: Formuliere klare Specs, definiere eine Definition of Done und prüfe mit passenden Tests und Evaluationen, ob deine Umsetzung das richtige Problem löst.
Offene Zusammenarbeit: Teile Wissen, diskutiere technische Entscheidungen und gib respektvolles, direktes Feedback.
Ein Plus, kein Muss: Erfahrung mit NLP/Computerlinguistik, Agentic Retrieval oder der Entwicklung von LLM-Agenten.
Unser Stack
Knowledge Agents: Python (Pydantic AI), TypeScript, vLLM/SGLang
Daten und Pipelines: Spark, Trino, StarRocks, Postgres und Prefect
Infrastruktur und Observability: OpenTelemetry, Docker/Kubernetes
Kennst du eher Ray, LangChain, Airflow, passt das genauso: Die Konzepte zählen, nicht die Logos.
Was dich bei uns erwartet
Remote Work mit gezielten Treffen: Wir arbeiten überwiegend remote und kommen gelegentlich für Workshops, Team-Sessions und den gemeinsamen Austausch in unserem Tech-Office in Berlin zusammen. Außerdem veranstalten wir über das Jahr verteilt Team-Events, darunter unser jährliches Company Offsite, das jedes Jahr an einer anderen Location in Deutschland stattfindet. Die Bereitschaft, für diese Treffen anzureisen und daran teilzunehmen, gehört zur Rolle.
Eigenverantwortung statt Mikromanagement: Übernimm Verantwortung für deine Themen und bringe sie selbstständig voran.
Build > Talk: Früh ausprobieren, früh danebenliegen, früh dazulernen.
Hohe Ansprüche, wenig Ego: Wir geben direktes Feedback und arbeiten offen und respektvoll zusammen.
Weiterentwicklung: Nutze Hackathons, Konferenzen und Community-Austausch, um fachlich dazuzulernen.
Und natürlich stimmen auch die Rahmenbedingungen: 30 Urlaubstage plus frei am 24. und 31. Dezember, Smart Fridays mit der Möglichkeit einer Vier-Tage-Woche, Deutschlandticket und JobRad, Sport- und Gesundheitsangebote, Unterstützung für die mentale Gesundheit, Corporate Benefits, Zugang zu RTL+ und vieles mehr.
Dein Lebenslauf ist nur der Anfang.
Was uns mehr interessiert als dein Lebenslauf: ein Portfolio, ein Side Project oder ein Demo-Repo – etwas, das zeigt, wie du technische Probleme angehst und Lösungen umsetzt.
🤖 AI Disclaimer: AI durfte mitdenken, aber nicht das letzte Wort haben. Das behalten wir uns vor.
smartclip setzt sich für ein vielfältiges und inklusives Arbeitsumfeld ein. Alle qualifizierten Bewerber werden unabhängig von ethnischer Herkunft, Nationalität, Alter, Geschlecht, Geschlechtsidentität, Religion, sexueller Orientierung, Behinderung oder anderen persönlichen Merkmalen bei der Besetzung unserer Stellen berücksichtigt.