KI-Berater – Data Science (m/w/d)

Wir suchen erfahrene Data Scientists, die rechnerisch anspruchsvolle Data-Science-Aufgaben für ein fortgeschrittenes KI-Evaluationsprojekt erstellen. Dies ist eine remote, projektbasierte Aufgabe für Experten, die herausfordernde Probleme entwerfen können, die rechnerische Methoden zur Lösung erfordern und den gesamten Data-Science-Lifecycle abbilden – von der Datenbeschaffung und -verarbeitung über statistische Analysen bis hin zu umsetzbaren Business-Insights.

Was du tun wirst

• Entwerfen originärer, rechnerisch intensiver Data-Science-Aufgaben, die reale Analyse-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 so rechenintensiv sind, dass man sie manuell nicht in angemessener Zeit (Tage/Wochen) lösen kann
• Probleme entwickeln, die nicht-triviale Denkabläufe in Datenverarbeitung, statistischer Analyse, Feature Engineering, Modellierung und Insight-Extraktion erfordern
• Deterministische Aufgaben anlegen mit reproduzierbaren Antworten – keine stochastischen Elemente oder feste Random Seeds für exakte Reproduzierbarkeit
• Aufgaben auf echte Business-Herausforderungen stützen: Kundenanalysen, Risikobewertung, Betrugserkennung, Prognosen, Optimierung und operative Effizienz
• End-to-End-Aufgaben gestalten, die die komplette Data-Science-Pipeline abdecken (Datenaufnahme → Aufbereitung → EDA → Modellierung → Validierung → Deployment-Überlegungen)
• Szenarien zu Big-Data-Verarbeitung einbeziehen, die skalierbare Rechenansätze erfordern
• Lösungen mit Python und gängigen Data-Science-Bibliotheken sowie statistischen Methoden verifizieren
• Problemstellungen klar mit realistischen Business-Kontexten dokumentieren und verifizierte korrekte Antworten liefern

Ausbildung & Kernkompetenzen

• 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 Business-Impact
• Portfolio abgeschlossener Projekte und Veröffentlichungen, die echte Problemlösungen 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 Anwendung
• SQL und Datenbankoperationen für Datenmanipulation und -analyse

Moderne KI/ML (sehr geschätzt)

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

Professionelle Fähigkeiten

• Fähigkeit, Aufgaben zu entwerfen, die reale Business-Szenarien und Branchenherausforderungen widerspiegeln
• Starke analytische und problemlösende Fähigkeiten mit hohem Detailblick
• Erfahrung, Business-Anforderungen in technische Lösungen zu übersetzen
• Klare technische Schreib- und Dokumentationskompetenz
• Verhandlungssicheres Englisch für Aufgabenerstellung und Kommunikation

Bevorzugte Qualifikationen

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

Bewerbungsprozess

• Bewirb dich auf der FRATCH-Plattform. Bei Auswahl erhältst du von unserem Kunden einen kurzen Test.