Data Scientist (w/m/d) – Applied AI
At a glance
Mid-level AI Research role at Bertelsmann. Berlin.
Pay not stated AI Research salary
aimlroles summary, based on the employer's posting.
What you'll do
- Build agents that search large document collections and assess coverage, conflicting versions, source quality and answer uncertainty
- Create forecasts for advertising-break performance, examining uncertainty, measurement error and how informative each model is
- Run large datasets through Spark on a cluster and check how data quality or processing choices affect results
- Turn hypotheses into tests, evaluate outcomes and develop your approach independently into a dependable prototype
- Work with engineering to move prototypes toward products, and advise other teams on data and AI questions
What you bring
- You have technical grounding in computer science, software development or data science, gained through study, doctoral work or practice
- You can explain AI concepts such as prefill versus decode and assess their effects on latency and cost
- You use coding agents while checking generated code, testing results and understanding how your application works
- You set clear specifications and completion criteria, then use suitable tests and evaluations to check solution quality
Who this fits
You can focus on knowledge agents, large-scale machine learning, or combine both. The role is mostly remote, with occasional Berlin office sessions and other meetups that require travel. It suits someone who can develop a technical approach independently and collaborate openly with engineering and other teams.
From the employer
Unternehmensbeschreibung
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.
Stellenbeschreibung
Deine Mission
Du kannst dich auf einen der beiden Schwerpunkte konzentrieren oder beide verbinden. AI spielt in beiden eine zentrale Rolle.
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. Hole dir Feedback und arbeite mit deinem Team an robusten Lösungen.
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.
Qualifikationen
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. Erkläre aber beispielsweise den Unterschied zwischen Prefill und Decode und dessen Auswirkungen auf Latenz und Kosten.
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 nutze passende Tests und Evaluationen, um die Qualität deiner Lösungen zu überprüfen.
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.
Zusätzliche Informationen
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.