KI-Berater – Data Science (m/w/d)

Wir suchen erfahrene Data Scientists, die für ein fortgeschrittenes AI-Bewertungsprojekt rechnerisch anspruchsvolle Data-Science-Aufgaben erstellen. Dies ist eine projektbasierte Remote-Gelegenheit für Expert:innen, die herausfordernde Aufgaben entwerfen können, die den kompletten Data-Science-Lebenszyklus widerspiegeln – von Datenbeschaffung und -aufbereitung über statistische Analysen bis zu umsetzbaren Geschäftserkenntnissen.

Was Sie tun werden

• Entwerfen originelle, rechnerisch intensive Data-Science-Aufgaben, die reale Analyse-Workflows in Branchen wie Telekommunikation, Finanzen, Verwaltung, E-Commerce und Healthcare simulieren
• Aufgaben erstellen, die mit Python gelöst werden (pandas, numpy, scipy, scikit-learn, statsmodels, matplotlib, seaborn)
• Sicherstellen, dass die Aufgaben so komplex sind, dass sie nicht manuell in vernünftiger Zeit (Tage/Wochen) gelöst werden können
• Probleme entwickeln, die nicht-triviale logische Abläufe in Datenverarbeitung, statistischer Analyse, Feature Engineering, Predictive Modeling und Erkenntnisgewinnung erfordern
• Deterministische Aufgaben mit reproduzierbaren Lösungen erstellen – keine stochastischen Elemente oder feste Zufalls­seed-Anforderungen
• Aufgaben auf realen Geschäftsanforderungen basieren lassen: Kundenanalysen, Risiko­bewertung, Betrugserkennung, Prognosen, Optimierung und operative Effizienz
• End-to-End-Aufgaben über die komplette Data-Science-Pipeline hinweg gestalten (Daten­aufnahme → Reinigung → EDA → Modellierung → Validierung → Deployment-Überlegungen)
• Big-Data-Verarbeitungsszenarien einbeziehen, die skalierbare Rechen­ansätze erfordern
• Lösungen mit Python und gängigen Data-Science-Bibliotheken sowie statistischen Methoden validieren
• Problemstellungen klar dokumentieren, realistische Geschäftskontexte liefern und verifizierte korrekte Antworten bereitstellen

Ausbildung & Kern­erfahrung

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

Technische Fähigkeiten

• Experte in Python-Programmierung für Data Science (pandas, numpy, scipy, scikit-learn, statsmodels)
• Statistische Analyse und Machine Learning – tiefes Verständnis von Algorithmen, Methoden und deren praktischer Anwendung
• SQL und Datenbankoperationen für Daten­manipulation und Analyse

Moderne AI/ML (sehr geschätzt)

• Erfahrung mit GenAI-Technologien (LLMs, RAG, Prompt-Engineering, Vektor­datenbanken)
• Vertrautheit mit MLOps-Praktiken und Model-Deployment-Workflows
• Kenntnisse moderner Frameworks (TensorFlow, PyTorch, LangChain)

Professionelle Fähigkeiten

• Fähigkeit, Aufgaben zu entwerfen, die reale Geschäfts­szenarien und Branchen­herausforderungen widerspiegeln
• Ausgeprägte analytische und Problemlösungs­fähigkeiten mit Blick fürs Detail
• Erfahrung, Geschäftsanforderungen in technische Lösungen zu übersetzen
• Klare technische Schreib- und Dokumentationsfähigkeiten
• Sichere Englischkenntnisse für Aufgabenerstellung und Kommunikation

Bevorzugte Qualifikationen

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

Bewerbungsprozess

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