Stampli ist ein B2B-Fintech-Unternehmen, das sich auf die Automatisierung der Kreditorenbuchhaltung spezialisiert hat. Seine Plattform unterstützt Finanz- und Kreditorenteams dabei, den gesamten Rechnungslebenszyklus an einem Ort zu verwalten, und vereint zentrale Kommunikation, Dokumentation, Genehmigungen, Lieferanten-Onboarding, Zahlungsavise und Ausgaben-Workflows. Billy the Bot™, die selbstlernende KI von Stampli, automatisiert wiederkehrende Aufgaben in der Rechnungsverarbeitung, während Integrationen mit großen ERP-Systemen Unternehmen dabei helfen, die Plattform in ihre bestehenden Finanzprozesse einzubinden. Das Team von Stampli entwickelt Tools, die die operative Effizienz von Unternehmen und den an der Rechnungsverwaltung beteiligten Personen verbessern sollen.
Senior Data Scientist für KI und LLMs
Leite die Entwicklung und Einführung von KI-, Machine-Learning- und LLM-Lösungen für Stamplis Plattform für Finanzprozesse. Dazu gehören die Bewertung von Modellen, die Betreuung von Data Scientists und drei Arbeitstage pro Woche im Büro in Tel Aviv.
Beschreibung
- Finde Möglichkeiten, mit KI Produkterlebnisse und die betriebliche Effizienz zu verbessern.
- Analysiere und modelliere Finanzdaten, um praktische KI-Produkte zu entwickeln.
- Leite KI-Lösungen von der Definition des Problems und der Recherche bis zur Modellierung und Implementierung.
- Überführe komplexe Probleme in strukturierte Arbeitspläne.
- Arbeite mit Stakeholdern aus Engineering, Produkt und Business zusammen, um KI in Produkte zu integrieren.
- Verfolge Entwicklungen in KI, Machine Learning und LLMs und setze relevante Neuerungen ein.
- Begleite und fördere Junior Data Scientists.
- Erziele kurzfristige Ergebnisse und unterstütze zugleich langfristige Innovation.
- Entwickle und implementiere KI-Lösungen auf Stamplis SaaS-Plattform.
- Arbeite jede Woche von Dienstag bis Donnerstag im Büro in Tel Aviv.
Anforderungen
- Bachelorabschluss in Informatik, Ingenieurwesen oder einem verwandten MINT-Fach.
- Mindestens sechs Jahre Erfahrung in der Data Science, idealerweise bei einem SaaS- oder Technologieunternehmen.
- Nachweisliche Erfolge bei der Leitung und Umsetzung von KI-Lösungen für wichtige geschäftliche Herausforderungen.
- Ausgeprägte Kommunikations- und Teamfähigkeiten auf Hebräisch und Englisch.
- Praktische Erfahrung mit der Entwicklung und Bereitstellung agentischer Systeme auf Basis von LLMs.
- Fähigkeit, Machine-Learning- und LLM-Lösungen von der Forschung bis in den Produktivbetrieb zu führen.
- Kenntnisse in Evaluierungsmethoden, darunter gelabelte Evaluierungsdatensätze, Metriken, Offline-Benchmarks sowie Shadow- oder A/B-Vergleiche.
- Erfahrung mit der Bereitstellung und Wartung von Modellen oder Services im Produktivbetrieb, darunter FastAPI, asynchrone Warteschlangenverarbeitung, Monitoring und Evaluierung.
- Fähigkeit, das Verhalten im Produktivbetrieb anhand von Logs, Metriken und Daten zu untersuchen, Ursachen zu ermitteln und Fehlerbehebungen zu bestätigen.
- Vertrautheit mit Cloud-Plattformen, vorzugsweise AWS-Diensten wie S3, DynamoDB, SQS und Bedrock.
- Fundierte Python-Entwicklungskenntnisse, einschließlich testbarem Code und der Nutzung von pytest, async, Pydantic, Git und Code-Reviews.
- Erfahrung mit Embeddings, Vektor- oder Hybridsuche, OpenSearch oder Elasticsearch sowie Retrieval-Augmented Generation (RAG).
- Erfahrung mit OCR, Dokumentenlayout- und Tabellenerkennung, Rechnungen oder Finanzdokumenten.
- Erfahrung mit LangChain oder LlamaIndex und MLflow.
- Erfahrung mit Big Data und Data Warehouses wie Redshift.
Zusatzleistungen
- KI-orientiertes Arbeitsumfeld mit Tools wie ChatGPT Enterprise.
- Hybrides Arbeitsmodell mit der Flexibilität, an den übrigen Tagen remote zu arbeiten.
- Aktienoptionen und eine Beteiligung am Unternehmen.
- Berufliche Weiterentwicklung mit Unterstützung erfahrener Führungskräfte, die Innovation in den Mittelpunkt stellen.
- Modernes und inklusives Arbeitsumfeld.
- Dynamische Scale-up-Kultur.
- Ein Arbeitsplatz, der mit Preisen ausgezeichnet wurde.
- Comparably-Auszeichnungen würdigen das Unternehmen für Work-Life-Balance, Vergütung, Mitarbeiterzufriedenheit und Benefits.