KI-Berater:innen – Data Science (m/w/d)

Wir suchen erfahrene Data Scientists, die rechnerisch anspruchsvolle Data-Science-Aufgaben für ein fortgeschrittenes KI-Evaluierungsprojekt erstellen. Dies ist eine Remote-Projektarbeit für Expert:innen, die komplexe Aufgaben entwerfen können, die rechnerische Methoden benötigen und den gesamten Data-Science-Lebenszyklus abbilden – von Datenerfassung und -aufbereitung über statistische Analysen bis hin zu umsetzbaren Geschäftserkenntnissen.

Was Sie tun werden

• Entwerfen Sie originelle, rechnerisch anspruchsvolle Data-Science-Probleme, die reale Analyse-Workflows in Branchen wie Telekommunikation, Finanzen, Verwaltung, E-Commerce und Gesundheitswesen simulieren
• Erstellen Sie Aufgaben, die mit Python gelöst werden (pandas, numpy, scipy, sklearn, statsmodels, matplotlib, seaborn)
• Stellen Sie sicher, dass die Aufgaben so komplex sind, dass sie manuell nicht in angemessener Zeit (Tage/Wochen) gelöst werden können
• Entwickeln Sie Probleme, die nicht-triviale Argumentationsketten in Datenaufbereitung, statistischer Analyse, Feature Engineering, Predictive Modeling und Erkenntnisgewinnung erfordern
• Gestalten Sie deterministische Aufgaben mit reproduzierbaren Lösungen – vermeiden Sie stochastische Elemente oder verlangen Sie feste Zufallssamen für exakte Reproduzierbarkeit
• Basieren Sie die Aufgaben auf realen Geschäftszwecken: Kundenanalysen, Risikobewertung, Betrugserkennung, Prognosen, Optimierung und Betriebseffizienz
• Konzipieren Sie End-to-End-Aufgaben, die die komplette Data-Science-Pipeline abdecken (Daten-Ingestion → Bereinigung → EDA → Modellierung → Validierung → Deployment-Aspekte)
• Beziehen Sie Big-Data-Szenarien mit skalierbaren Rechenansätzen ein
• Überprüfen Sie Lösungen mit Python und gängigen Data-Science-Bibliotheken sowie statistischen Methoden
• Dokumentieren Sie die Problemstellungen klar mit realistischen Geschäftskontexten und geben Sie verifizierte, korrekte Antworten an

Ausbildung & Kern­erfahrung

• Fortgeschrittener Abschluss (Master oder PhD) in Data Science, Statistik, Mathematik, Informatik oder einem verwandten quantitativen Fach
• Mindestens 5 Jahre praktische Data-Science-Erfahrung mit nachweisbarem Geschäftserfolg
• Portfolio abgeschlossener Projekte und Publikationen, die Ihre reale Problemlösungskompetenz zeigen

Technische Kenntnisse

• Experte in Python-Programmierung für Data Science (pandas, numpy, scipy, scikit-learn, statsmodels)
• Statistische Analyse und Machine Learning – tiefgehendes Verständnis von Algorithmen, Methoden und deren praktischen Anwendungen
• SQL und Datenbank-Operationen für Datenmanipulation und -analyse

Moderne KI/ML (sehr geschätzt)

• Erfahrung mit GenAI-Technologien (LLMs, RAG, Prompt Engineering, Vektordatenbanken)
• Verständnis von MLOps-Praktiken und Modellentwicklungs-Workflows
• Kenntnis moderner Frameworks (TensorFlow, PyTorch, LangChain)

Professionelle Kompetenzen

• Fähigkeit, Aufgaben zu entwerfen, die reale Geschäftsszenarien und Branchenherausforderungen widerspiegeln
• Starke analytische und problemlösende Fähigkeiten mit hohem Detailblick
• Erfahrung in der Übersetzung von Geschäftsanforderungen in technische Lösungen
• Klare technische Dokumentations- und Schreibfähigkeiten
• Verhandlungssicheres Englisch für Aufgabenerstellung und Kommunikation

Bevorzugte Qualifikationen

• Branchenübergreifende Erfahrung (Finanzen, Telekommunikation, Gesundheitswesen, Technologie)
• Forschungshintergrund mit Publikationen oder Fallstudien
• Erfahrung in Lehre, Mentoring oder Training
• Professionelle Zertifizierungen in Data Science oder Machine Learning

Bewerbungsprozess

• Bewerben Sie sich über die FRATCH-Plattform. Bei Auswahl erhalten Sie von unserem Kunden einen kurzen Test.