Unser Kunde ist ein bedeutender Träger der sozialen Sicherheit in Deutschland und sucht zum nächstmöglichen Zeitpunkt einen Data Scientist für den IT-Bereich Prüfdienst am Standort Berlin. In dieser Rolle sind Sie Teil eines engagierten Teams, das sich der Entwicklung und dem Betrieb einer komplexen IT-Systemlandschaft widmet. Ihre Hauptaufgabe besteht darin, Metriken zur Qualitätssicherung von Antworten in RAG-Systemen zu entwickeln und zu evaluieren, sowie Indexierungs- und Suchstrategien zu optimieren, um die Genauigkeit und Effizienz der RAG-Anwendungen zu steigern. Sie werden Data Science-Anwendungen in Zusammenarbeit mit einem crossfunktionalen Team sowie externen Dienstleistern implementieren und komplexe Modellierungsarbeiten im Bereich des maschinellen Lernens durchführen. Dazu gehören Methoden wie Random Forest und Gradient Boosting, sowie die Arbeit im Kontext von GenAI. Ein weiterer wichtiger Aspekt Ihrer Tätigkeit ist die Visualisierung und Analyse großer Datenmengen, um Bias oder Daten-Drifts zu detektieren. Sie arbeiten eng mit Product Ownern und IT-Spezialisten zusammen, um reibungslose Prozesse und zuverlässige Ergebnisse zu gewährleisten. Das Unternehmen legt großen Wert auf agile Werte wie Selbstverpflichtung, Mut, Fokus, Offenheit und Respekt, und bietet Ihnen die Möglichkeit, aktiv zur Entwicklung des Dezernats beizutragen.

Der ideale Kandidat verfügt über eine erfolgreich abgeschlossene Hochschulbildung im IT-Bereich oder eine vergleichbare Qualifikation, sowie eine abgeschlossene Berufsausbildung im IT-Bereich oder mehrjährige praktische Erfahrung. Sie sollten über mehrjährige Berufserfahrung in der Erstellung von Machine Learning-Methoden und der Modellierung komplexer automatisierter KI-Systeme verfügen, davon mindestens ein Jahr in der Rolle als Data Scientist. Zudem sind konkrete Projekterfahrungen mit agilen Vorgehensmodellen zur Softwareentwicklung erforderlich, einschließlich eines KI-Referenzprojekts. Erfahrungen im Bereich Advanced Analytics, Big Data und Data Mining sind ebenfalls von Vorteil. Sie sollten praktische Kenntnisse in Programmiersprachen zur Datenanalyse, insbesondere Python, sowie in gängigen Machine Learning Frameworks wie scikit-learn und PyTorch mitbringen. Kenntnisse in Datenbankmanagementsystemen und Containertechnologien wie Kubernetes sind wünschenswert. Proaktives Kommunikationsverhalten, ausgeprägte Kooperationsbereitschaft und vernetztes Denken in der agilen Zusammenarbeit runden Ihr Profil ab.