In sintesi
- Mansioni: Costruisci sistemi agentici per automatizzare i processi HR in tutta Europa.
- Azienda: Azienda innovativa nel settore della tecnologia con un forte focus sull'automazione.
- Benefit: Salario competitivo, opportunità di crescita professionale e lavoro flessibile.
- Altre informazioni: Ambiente dinamico con opportunità di carriera eccellenti.
- Perché questo lavoro: Fai la differenza nell'automazione dei processi HR e lavora su progetti ad alto impatto.
- Qualifiche: 7+ anni di esperienza in sistemi ML e competenze avanzate in Python.
La retribuzione prevista è compresa tra 135000 - 165000 € per anno.
Overview
As Senior AI Data Scientist you will build agentic systems to run HR processes end to end across multiple countries.
You’ll map processes, quantify costs, and design stateful, production-ready agents that can trigger actions and integrate with various systems.
The role emphasizes robust, deterministic automation over pure modelling, with safety gates, rollbacks, and governance.
You will own end-to-end delivery—from concept to containerisation, instrumentation, and maintenance.
This is a high-impact, cross-functional role at scale, shaping how HR operations are automated across Europe.
- Responsabilità
- Map leaver offboarding across 19 countries and translate into a process inventory with cost per step
- Facilitate workshops with HR, Rewards, and Ops leads to assess automation candidates for impact and feasibility
- Design state transitions, triggers, branches, system calls, wait points, and failure handling for multi-step flows
- Implement guardrails: dry-run mode, approval gates, least-privilege credentials, rollback paths
- Determine human-in-the-loop points, confidence thresholds, and a practical review queue
- Develop evals for output beyond accuracy (task completion, hallucinations, bias testing)
- Wire agents to webhooks with idempotent handlers to avoid duplicate actions
- Decide which steps require frontier models vs. cheaper alternatives and prove routing decisions with data
- Evaluate vendor APIs, data models, integration costs, and API exposure in vendor demos
- Requisiti fondamentali
- 7+ years building data and ML systems in industry
- Expert in Python and ML; production-ready code and containerisation
- Experience shipping end-to-end multi-step LLM workflows with orchestration and fault tolerance
- Cost and latency engineering mindset: model routing, caching, batching
- Strong governance and safety practices: least-privilege, approval gates, rollback
- Ability to map real processes with quantification and stakeholder facilitation
- Executive-level business case writing and cost modelling
- Facilitation with senior stakeholders
- Stakeholder management and clear communication
- Pragmatic decision-making under high risk
- Python with solid readability
- Docker or equivalent containerisation
- End-to-end ML systems with multi-step tool-calling workflows
Senior AI Data Scientist — Agentic Process Development datore di lavoro: team.blue
Billdu è un datore di lavoro eccezionale per chi cerca un ambiente dinamico e innovativo. Offriamo opportunità di crescita professionale in un contesto di startup in rapida espansione, con benefici come il lavoro remoto, contributi per hardware e formazione, accesso a piattaforme educative e attività di team building. La nostra cultura aziendale promuove la collaborazione e l'analisi dei dati, rendendo ogni giorno un'opportunità per imparare e contribuire al successo collettivo.
Consigli degli esperti StudySmarter🤫
Ecco come pensiamo che potresti ottenere Senior AI Data Scientist — Agentic Process Development
✨Sfrutta i Meetups di Data Science
Partecipare a meetups e conferenze di data science è un must! Questi eventi sono un ottimo modo per connettersi con esperti del settore e altre persone in cerca di lavoro. Non vergognarti di farti avanti e parlare con i relatori: potrebbe aprirti porte inaspettate.
✨Progetti Open Source per Farsi Notare
Contribuire a progetti open source è una fantastica opportunità per mostrare le tue competenze pratiche. Non solo aiuta a costruire il tuo portfolio, ma ti consente anche di lavorare con tecnologie che potrebbero essere ricercate dalla tua futura azienda. Cerca progetti su GitHub legati a data science e mettiti in gioco!
✨Unisciti a Comunità Online
Entrare a far parte di comunità online come Kaggle o forum di data science può essere un grande vantaggio. Non solo puoi partecipare a competizioni e migliorare le tue abilità, ma puoi anche costruire una rete con altri professionisti del settore. Queste connessioni possono rivelarsi preziose quando cerchi un lavoro a tempo pieno.
✨Candidati Direttamente su team.blue
Non dimenticare di candidarti direttamente sul sito di team.blue! Spesso le aziende preferiscono ricevere applicazioni tramite il loro portale, quindi assicurati di seguire le istruzioni specifiche. Un’applicazione diretta può darti un vantaggio rispetto a chi usa canali più generali.
Pensiamo che ti servano queste competenze per eccellere come Senior AI Data Scientist — Agentic Process Development
Alcuni consigli per la tua candidatura 🫡
Evidenzia le tue competenze tecniche:Nel campo della data science, è fondamentale mostrare le tue competenze tecniche. Assicurati di includere nel tuo CV le lingue di programmazione che conosci, come Python o R, e i tool che hai utilizzato, come TensorFlow o scikit-learn. Non dimenticare di far vedere i tuoi progetti o le tue analisi precedenti, magari con link a GitHub o portafogli di lavoro!
Scrivi una lettera motivazionale convincente:Per un ruolo full-time in data science, la lettera motivazionale è la tua occasione per far trasparire la tua passione per i dati e la tua voglia di contribuire al lavoro di team.blue. Spiega perché sei interessato a questo specifico ruolo e come le tue esperienze passate ti rendono il candidato ideale. Non essere timido: condividi le tue ambizioni e la tua visione per il futuro!
Includi risultati quantificabili:Quando parli delle tue esperienze lavorative precedenti, cerca di includere risultati quantificabili che dimostrino il tuo impatto. Ad esempio, puoi dire che hai aumentato l'efficienza di un'analisi del 20% o che hai contribuito a un progetto che ha portato a un aumento del fatturato del 15%. Metriche del genere catturano sempre l'attenzione dei recruiter!
Mostra il tuo approccio alla risoluzione dei problemi:La data science è tutta una questione di risolvere problemi complessi. Utilizza il tuo CV e la tua lettera motivazionale per descrivere come hai affrontato sfide specifiche in progetti precedenti. Ti consigliamo di includere un breve case study o un esempio pratico dei tuoi risultati per davvero colpire i selezionatori di team.blue. Mostra loro come pensi e come apprendi!
Come prepararti a un colloquio di lavoro presso team.blue
✨Brilla con il tuo Portafoglio
Porta con te un portfolio che mostri i tuoi progetti di data science. Includi studi di caso dettagliati e le tecniche che hai utilizzato, come l'analisi dei dati, il machine learning o la visualizzazione. In questo modo possiamo dimostrare concretamente il nostro problema-solving e le nostre competenze tecniche, che sono fondamentali in questo campo!
✨Preparati a Domande Tecniche
Aspettati domande tecniche in merito a statistica, machine learning e linguaggi di programmazione come Python o R. Potrebbero chiederti di spiegare modelli specifici o di analizzare un dataset sul momento. Rinfreschiamo insieme le nozioni di base e prepariamoci a dimostrare le nostre competenze pratiche.
✨Mostra la tua Curiosità
Le aziende cercano candidati che mostrino voglia di apprendere e crescita professionale. Durante l'intervista, parliamo delle tendenze attuali nel settore e dimostriamo il nostro interesse per l'innovazione nel campo della data science. Questo non solo ci farà apparire proattivi, ma metterà anche in evidenza la nostra motivazione.
✨Comunica Chiaramente i Tuoi Risultati
Essere bravi con i dati è fondamentale, ma sapere come comunicarli è altrettanto importante. Durante l'intervista, cerca di essere chiaro e conciso mentre parli dei tuoi risultati. Usa esempi specifici per dimostrare come le tue analisi abbiano avuto un impatto positivo in progetti passati. In questo modo possiamo evidenziare le nostre capacità comunicative, fondamentali per un ruolo a tempo pieno.
