KI-Berater - Data Science (m/w/d)

Wir suchen erfahrene Data Scientists, die hochrechenintensive Data-Science-Aufgaben für ein fortgeschrittenes KI-Bewertungsprojekt erstellen. Dies ist eine Remote-Projektposition für Expert:innen, die herausfordernde Aufgaben entwerfen können, die rechnerische Methoden zur Lösung erfordern und den gesamten Data-Science-Lifecycle abbilden – von Datenerfassung und -aufbereitung über statistische Analysen bis hin zu umsetzbaren Business-Insights.

Was du tun wirst

• Entwerfen von originären, rechnerisch anspruchsvollen Data-Science-Aufgaben, die reale analytische Workflows in verschiedenen Branchen simulieren (Telekommunikation, Finanzen, Behörden, E-Commerce, Gesundheitswesen)
• Erstellen von Aufgaben, die Python-Programmierung zum Lösen erfordern (pandas, numpy, scipy, sklearn, statsmodels, matplotlib, seaborn)
• Sicherstellen, dass die Aufgaben so aufwendig sind, dass sie manuell nicht in angemessener Zeit (Tage/Wochen) lösbar sind
• Entwickeln von Aufgaben, die nicht triviale Gedankengänge bei Datenverarbeitung, statistischer Analyse, Feature Engineering, Predictive Modeling und Insight-Extraktion erfordern
• Erstellen deterministischer Aufgaben mit reproduzierbaren Antworten – Vermeiden stochastischer Elemente oder Festlegen fester Zufallsparameter für exakte Reproduzierbarkeit
• Basieren der Aufgaben auf realen Business-Herausforderungen: Kundenanalyse, Risikobewertung, Betrugserkennung, Forecasting, Optimierung und operative Effizienz
• Entwerfen von End-to-End-Aufgaben, die die gesamte Data-Science-Pipeline abdecken (Datenaufnahme → Bereinigung → EDA → Modellierung → Validierung → Deployment-Aspekte)
• Einbinden von Big-Data-Szenarien, die skalierbare Rechenansätze erfordern
• Überprüfen der Lösungen mit Python und gängigen Data-Science-Bibliotheken sowie statistischen Methoden
• Klare Dokumentation der Aufgabenstellungen mit realistischen Business-Kontexten und Bereitstellung verifizierter korrekter Antworten

Ausbildung & Kernkompetenzen

• Hochschulabschluss (Master oder Promotion) in Data Science, Statistik, Mathematik, Informatik oder einem verwandten quantitativen Bereich
• Mindestens 5 Jahre praktische Erfahrung in Data Science mit nachweisbarem Business-Impact
• Portfolio abgeschlossener Projekte und Publikationen, die reale Problemlösungen zeigen

Technische Skills

• Expertenkenntnisse in Python-Programmierung für Data Science (pandas, numpy, scipy, scikit-learn, statsmodels)
• Statistische Analyse und Machine Learning – tiefes 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, Vektor-Datenbanken)
• Verständnis von MLOps-Praktiken und Modellauslieferungs-Workflows
• Kenntnisse moderner Frameworks (TensorFlow, PyTorch, LangChain)

Professionelle Skills

• Fähigkeit, Aufgaben zu entwerfen, die reale Business-Szenarien und Branchenherausforderungen widerspiegeln
• Starke analytische und Problemlösungsfähigkeiten mit Blick fürs Detail
• Erfahrung in der Übersetzung von Business-Anforderungen in technische Lösungen
• Klare technische Schreib- und Dokumentationsfähigkeiten
• Englischkenntnisse auf professionellem Niveau für Aufgabenentwicklung und Kommunikation

Bevorzugte Qualifikationen

• Branchübergreifende 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

• Bewerbung über die FRATCH-Plattform; bei Auswahl erhältst du einen kurzen Test von unserem Kunden.