Rolle:

• End-to-End-Verantwortung für Data-Science-Projekte: Steuerung komplexer Projekte von der Problemstellung über die Entwicklung bis zur Implementierung von KI-gestützten Lösungen.

• Entwicklung leistungsstarker ML-Modelle: Design, Training und Optimierung von Modellen unter Einsatz von Deep Learning, NLP und Computer Vision.

• Zusammenarbeit mit Fachbereichen: Enge Abstimmung mit Stakeholdern, um datengetriebene Entscheidungen zu ermöglichen und Geschäftswert zu generieren.

• Architektur & Skalierung von Datenplattformen: Entwicklung und Optimierung von Datenpipelines in Cloud-Umgebungen (AWS, Azure, GCP) für performante und skalierbare Lösungen.

• Mentoring & Wissenstransfer: Unterstützung und Förderung von Nachwuchstalenten in Data Science und Engineering durch Coaching und Best Practices.

Qualifikationen:

• Fundierte technische Expertise: Tiefgehende Kenntnisse in Python, SQL sowie ML-Frameworks wie TensorFlow, PyTorch oder scikit-learn.

• Erfahrung mit modernen KI-Technologien: Vertraut mit NLP, LLMs, RAG, LangChain und Vektordatenbanken, idealerweise mit praktischem Einsatz in realen Projekten.

• Cloud- und Dateninfrastrukturen: Erfahrung mit Cloud-basierten Data-Science-Umgebungen (AWS, Google Cloud oder Azure) sowie skalierbaren ML-Pipelines.

• Analytisches und strategisches Denken: Fähigkeit, komplexe Geschäftsprobleme datengetrieben zu lösen und innovative Lösungen zu entwickeln.

• Kommunikationsstärke in Deutsch & Englisch: Klare und zielgerichtete Kommunikation mit Stakeholdern auf Deutsch (C1) und Englisch (B2+).

• Homeoffice
• Flexible Arbeitszeitgestaltung
• Eingespieltes und dynamisches Team
• Überdurchschnittliche Ferien- und Freitage
• Attraktive Vorsorge- und Versicherungsleistungen
• Coaching und Mentoring
• Zahlreiche Mitarbeiterevents
• Familienfreundliche Anstellungsbedingungen, Kinderbetreuung
• Markt- und leistungsgerechte Löhne
• Flache Hierarchien
• Offene Unternehmenskultur

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