Moss

Senior Data Scientist (f/m/d)

Senior · Гибрид · Берлин, Германия · Английский B2

Навыки

  • B2B-продажи
  • XGBoost / LightGBM / CatBoost
  • Excel
  • LLM
  • Machine Learning
  • Ответственность за результат
  • Python
Ещё 4
  • PyTorch
  • RAG
  • scikit-learn
  • SOLID и паттерны

О компании и продукте

  • Moss is a SaaS scale-up founded in Berlin, with a team of 300+ people from 50+ nationalities in 5 offices across Europe.
  • Our ambition is bold: to power every SMB’s spend across Europe - fully digital, AI-driven, and seamlessly integrated for complete control. To date, over 5000 businesses in Germany, Netherlands and the UK use Moss’ leading spend management product, with modules such as corporate cards https://www.getmoss.com/corporate-credit-card, accounts payables https://www.getmoss.com/accounts-payable, employee cash reimbursements https://www.getmoss.com/reimbursements and procurement https://www.getmoss.com/procurement.
  • Moss has raised a total of €180 million in funding and is backed by the most renowned tech investors including Valar Ventures, Tiger Global, Global Founders Capital, Cherry Ventures and A-Star.
  • Be part of a culture that thrives on impact and speed, where you can take bold moves, learn fast and accomplish more. We’re a place where you can fast track your career - here's what else to expect:

Задачи

  • Own LLM/ML pipelines for extraction, classification, anomaly detection, and recommendations
  • Define evaluation & monitoring: gold sets, automated tests, robustness checks, SLAs, and cost/latency tracking
  • Productionize with Platform/Data Eng: bring your models live and iterate/improve until they are adopted by your stakeholders

Требования

  • 5-10+ years in applied ML with production ownership of shipping models/systems
  • Hands-on LLM app/agent experience (tool use/function calling, RAG, structured outputs, guardrails) in production
  • Strong Python + ML stack (e.g., scikit-learn, XGBoost/LightGBM, PyTorch/TF) and solid experiment/evaluation skills
  • Strategic Problem Solver: You approach ambiguous problems by deeply understanding business context and framing data science solutions that drive meaningful outcomes
  • You rigorously validate assumptions, identify root causes, and prioritize solving the right problem before building
  • End-to-End Executor: You independently own projects from ideation to production, balancing model performance with engineering realities
  • You ensure solutions are scalable, monitored, and maintained with thoughtful evaluation, deployment, and iteration strategies
  • We’re expanding our Data & AI team and looking for a senior/lead contributor who has hands-on LLM app/agent experience and is fluent in classical ML
  • You’ll own end-to-end LLM/ML initiatives - from problem framing and modeling to evaluation, deployment, and iteration - directly improving core product workflows (invoice understanding, approval matching, reconciliation, anomaly detection, and user-assist)
  • Your responsibilities

Паспорт вакансии

История публикации

Появилась в Вакандии27 дней
Перепубликациинетпубликовалась один раз
Проверяли на источникеВидели сегодня
Среди похожихНет данных166 из 30 · у похожих вакансий почти одинаковый возраст — сравнивать нечего

Откуда что взялось

Отмечено то, что вывели мы. Без пометки — значение назвал работодатель.

ГрейдSeniorвычитано из текста вакансии
Формат работыГибрид
ГеографияБерлин, Германиявычитано из текста вакансии
Зарплата≈ 20 000 USD в месяцнаша оценка, в вакансии не названа

Почему на этом месте в выдаче

Порядок выдачи объявлен контрактом: свежесть решает между днями, полнота и зарплата — внутри дня.

Полнота карточки1004 из 4 полей: грейд, формат, география, зарплата
Зарплата названа0вилки работодателя нет, показана наша оценка

Проверка Вакандии

Источники и свежесть

Тип источника
Карьерный сайт работодателя
Найдено публикаций
1
Посмотреть публикации и даты
  • ashbyОсновная публикация · 2026-07-02

Работодатель

Moss

19 активных вакансий · вилка работодателя указана в 0%

Открыть профиль компании

Безопасность

Отклик уходит на сайт источника

Вакандия показывает вакансию, но не отправляет отклик и не проверяет работодателя. Сам отклик вы оставляете на внешнем сайтеjobs.ashbyhq.com.

Признаки мошенничества
  • Просят предоплату, «залог» или деньги за обучение и оборудование.
  • Требуют код из SMS, данные банковской карты или доступ к «Госуслугам».
  • Быстро уводят в мессенджер и торопят с решением.
  • Обещают большой доход без опыта и без деталей задач.

Настоящий работодатель не просит денег и платёжных данных до трудоустройства.

Продолжить поиск

Похожие вакансии

Причина сходства указана на каждой карточке