KI Consultants – Data Science (m/w/d)

Wir suchen erfahrene Data Scientists, die rechenintensive Data-Science-Aufgaben für ein fortgeschrittenes KI-Evaluierungsprojekt erstellen. Dies ist eine remote, projektbasierte Möglichkeit für Expert:innen, die herausfordernde Fragestellungen entwerfen können, die rechnerische Methoden zur Lösung erfordern und den gesamten Data-Science-Lifecycle abbilden – von Datenerfassung und -aufbereitung über statistische Analyse bis hin zu umsetzbaren Geschäftserkenntnissen.

Was Sie tun werden

• Originale, rechnerisch anspruchsvolle Data-Science-Aufgaben entwerfen, die reale analytische Workflows in verschiedenen Branchen simulieren (Telekommunikation, Finanzen, Behörden, E-Commerce, Gesundheitswesen)
• Aufgaben erstellen, die Python-Programmierung zur Lösung erfordern (mit pandas, numpy, scipy, sklearn, statsmodels, matplotlib, seaborn)
• Sicherstellen, dass die Aufgaben rechnerisch intensiv sind und nicht manuell in angemessener Zeit (Tage/Wochen) lösbar sind
• Probleme entwickeln, die nicht-triviale Denkabläufe in Datenverarbeitung, statistischer Analyse, Feature Engineering, prädiktivem Modellieren und Erkenntnisgewinn erfordern
• Deterministische Aufgaben erstellen mit reproduzierbaren Ergebnissen – stochastische Elemente vermeiden oder feste Zufallssamen für exakte Reproduzierbarkeit nutzen
• Aufgaben auf realen Geschäftsherausforderungen basieren: Kundenanalyse, Risikobewertung, Betrugserkennung, Prognosen, Optimierung und operative Effizienz
• End-to-End-Aufgaben entwerfen, die die komplette Data-Science-Pipeline abdecken (Datenaufnahme → Reinigung → EDA → Modellierung → Validierung → Deployment-Überlegungen)
• Big-Data-Szenarien einbauen, die skalierbare Rechenansätze erfordern
• Lösungen mit Python unter Verwendung gängiger Data-Science-Bibliotheken und statistischer Methoden prüfen
• Problemstellungen klar dokumentieren mit realistischen Geschäftskontexten und verifizierten, korrekten Antworten

Anforderungen & Kernkompetenzen

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

Technische Fähigkeiten

• 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 praktischer Anwendung
• SQL und Datenbankoperationen zur Datenmanipulation und -analyse

Moderne KI/ML (sehr geschätzt)

• Erfahrung mit GenAI-Technologien (LLMs, RAG, Prompt-Engineering, Vektor-Datenbanken)
• Verständnis von MLOps-Praktiken und Modell-Deployment-Workflows
• Kenntnisse moderner Frameworks (TensorFlow, PyTorch, LangChain)

Professionelle Fähigkeiten

• Fähigkeit, Aufgaben zu entwerfen, die reale Geschäftsszenarien und Branchenherausforderungen widerspiegeln
• Ausgeprägte analytische und problemlösende Fähigkeiten mit hohem Detailgrad
• Erfahrung in der Übersetzung von Geschäftsanforderungen in technische Lösungen
• Klare technische Schreib- und Dokumentationsfähigkeiten
• Gute Englischkenntnisse für Aufgabenerstellung und Kommunikation

Bevorzugte Qualifikationen

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

Bewerbungsprozess

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