Unser Kunde ist ein bedeutender Träger der sozialen Sicherheit in Deutschland und sucht zum nächstmöglichen Zeitpunkt einen Senior Data Scientist für den IT-Bereich Prüfdienst in Berlin. In dieser verantwortungsvollen Rolle sind Sie Teil eines dynamischen Teams, das sich der Entwicklung und dem Betrieb einer komplexen IT-Systemlandschaft widmet. Ihre Hauptaufgabe besteht darin, Data Science-Anwendungen mit einem besonderen Fokus auf Generative AI und Large Language Models zu konzipieren, zu entwickeln und zu implementieren. Sie führen komplexe Modellierungsarbeiten im Bereich des maschinellen Lernens durch und analysieren große Datenmengen, um Bias oder Daten-Drifts zu erkennen und die Datenqualität sicherzustellen. Zudem sind Sie verantwortlich für die Entwicklung und Validierung hochkomplexer Machine Learning- und statistischer Modelle für anspruchsvolle Anwendungsfälle. Sie evaluieren und führen neue State-of-the-Art-Algorithmen und Technologien ein, einschließlich Deep Learning und Natural Language Processing. In dieser Position gestalten Sie strategisch die Technologielandschaft des Unternehmens mit und tragen zur Weiterentwicklung in eine KI-versierte Organisation bei. Zudem übernehmen Sie eine Mentoring-Rolle für Junior- und Mid-Level Data Scientists und kommunizieren komplexe Ergebnisse klar an alle Stakeholder. Sie erwartet ein abwechslungsreiches Aufgabenfeld, in dem Sie aktiv mitgestalten und sich in einem kollegialen Team austauschen können.

Der ideale Kandidat verfügt über eine erfolgreich abgeschlossene wissenschaftliche Hochschulbildung (Master oder Diplom) in einer IT-, wirtschafts-, naturwissenschaftlichen oder technischen Fachrichtung. Langjährige Berufserfahrung in der Erstellung von Machine Learning-Methoden und der Modellierung komplexer automatisierter KI-Systeme ist erforderlich, davon mehrere Jahre als Data Scientist. Nachweisbare Projekterfahrungen mit agilen Vorgehensmodellen, wie Scrum, und mindestens einem KI-Referenzprojekt sind von Vorteil. Praktische Erfahrung in Python und gängigen Machine Learning-Frameworks, wie scikit-learn und PyTorch, sowie Kenntnisse in Advanced Analytics Technologien und Tools sind notwendig. Umfassende Kenntnisse in fortgeschrittenen statistischen Methoden und kausaler Inferenz sowie Expertise in verschiedenen Machine Learning-Algorithmen werden erwartet. Erfahrung mit Datenbankmanagementsystemen und Containertechnologien, wie Kubernetes, ist wünschenswert. Persönlich sollten Sie proaktiv kommunizieren, kooperationsbereit sein und vernetztes Denken in der agilen Zusammenarbeit mitbringen.