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Principal Data Scientist (m/w/d)

AI · Data Science

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Deine Aufgaben

Leitung von KI-Projekten und Hauptverantwortung für deren erfolgreiche Umsetzung.
Betreuung und Management von wichtigen Stakeholdern (technisch und nicht-technisch) im Rahmen der Projektumsetzung sowie zur Entwicklung neuer Geschäftsmöglichkeiten.
Vorbereitung und Durchführung von Architektur- und Designbesprechungen für Softwarelösungen.
Überprüfung von Architektur- und Designentscheidungen innerhalb des Teams und Sicherstellung eines hohen Qualitätsstandards im Code.
Strukturierung und Organisation von Projekten mit unklaren Rahmenbedingungen und vager Aufgabenstellung.
Fokus auf die geschäftliche Wirkung und die Lieferung konkreten Mehrwerts.
Fachliche Expertise in Machine Learning, KI-Agenten zur Automatisierung von Geschäftsprozessen, Propensity-Modelling zur Umsetzung von Marketingkampagnen sowie Vorhersagemodellen für Nachfrageprognose und Sortimentsoptimierung einbringen.
Präsentation technischer und geschäftlicher Ergebnisse. Vorbereitung und Durchführung von Präsentationen für relevante Geschäftspartner zur verständlichen Darstellung der ML-Ergebnisse und ihres geschäftlichen Nutzens.
Erfassen und technische Umsetzung von Geschäftsanforderungen.
Definition und Dokumentation von Geschäftsanforderungen, Erstellung von Wireframes, Kommunikation mit Entwicklern, Überwachung der Entwicklung, Durchführung von internen Tests und Validierung aller KPIs (Kennzahlen und Formeln).
Aufbau und Pflege von Beziehungen zu Partnern, Zusammenarbeit zur Optimierung und Verbesserung der Integration.
Analyse und Meldung häufiger technischer Probleme oder Rückfragen sowie Abgabe von Handlungsempfehlungen an das Produktteam.
Kommunikation zentraler Erkenntnisse und Analysen an das Produktteam.
Durchführung von Ad-hoc-Analysen und Business Analytics mittels komplexer SQL-Abfragen.

Was erwarten wir von Dir?

Über 2 Jahre nachweisbare Erfahrung in der Führung von Teams, inklusive Verantwortung für die vollständige Projektabwicklung, Aufgabenplanung, ‑verteilung und Weiterentwicklung von Teammitgliedern.
Über 4 Jahre Berufserfahrung als Data Scientist in einer Individual Contributor (IC)-Rolle.
Nachweisbare Kenntnisse in Softwarearchitektur und ‑design.
Fundierte Kenntnisse im Data Engineering und in der Softwareentwicklung.
Expertise in Python sowie in einem der gängigen Frameworks (z. B. scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, h2o etc.) für Machine Learning und Deep Learning.
Tiefergehendes Verständnis von Statistik, Machine Learning und agentenbasierter künstlicher Intelligenz.
Kenntnisse im Bereich ML-Ops (Modellbereitstellung, Überwachung der Modellleistung, Data Drift, Integration von REST-APIs, Simulationen etc.).
Erfahrung in der Umsetzung von mindestens 3 Machine-Learning-Projekten in einer produktiven Umgebung.
Ausgezeichnete Kommunikations- und Teamfähigkeiten, mit der Fähigkeit, komplexe Zusammenhänge einfach und geschäftsrelevant darzustellen.
Kenntnisse in Optimierungstechniken (Operations Research, MIP etc.) sind ein Plus.
Erfahrung mit DataIku ist von Vorteil.

Was Du erwarten kannst

Arbeit in einem internationalen und talentierten Team mit hervorragendem Arbeitsumfeld und Kollegen, die für ihre Arbeit brennen.
Attraktives Gehalt entsprechend der eingebrachten Erfahrung und Qualifikation.
Flexibles Arbeitszeitmodell.

Deine Aufgaben

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Betreuung und Management von wichtigen Stakeholdern (technisch und nicht-technisch) im Rahmen der Projektumsetzung sowie zur Entwicklung neuer Geschäftsmöglichkeiten.
Vorbereitung und Durchführung von Architektur- und Designbesprechungen für Softwarelösungen.
Überprüfung von Architektur- und Designentscheidungen innerhalb des Teams und Sicherstellung eines hohen Qualitätsstandards im Code.
Strukturierung und Organisation von Projekten mit unklaren Rahmenbedingungen und vager Aufgabenstellung.
Fokus auf die geschäftliche Wirkung und die Lieferung konkreten Mehrwerts.
Fachliche Expertise in Machine Learning, KI-Agenten zur Automatisierung von Geschäftsprozessen, Propensity-Modelling zur Umsetzung von Marketingkampagnen sowie Vorhersagemodellen für Nachfrageprognose und Sortimentsoptimierung einbringen.
Präsentation technischer und geschäftlicher Ergebnisse. Vorbereitung und Durchführung von Präsentationen für relevante Geschäftspartner zur verständlichen Darstellung der ML-Ergebnisse und ihres geschäftlichen Nutzens.
Erfassen und technische Umsetzung von Geschäftsanforderungen.
Definition und Dokumentation von Geschäftsanforderungen, Erstellung von Wireframes, Kommunikation mit Entwicklern, Überwachung der Entwicklung, Durchführung von internen Tests und Validierung aller KPIs (Kennzahlen und Formeln).
Aufbau und Pflege von Beziehungen zu Partnern, Zusammenarbeit zur Optimierung und Verbesserung der Integration.
Analyse und Meldung häufiger technischer Probleme oder Rückfragen sowie Abgabe von Handlungsempfehlungen an das Produktteam.
Kommunikation zentraler Erkenntnisse und Analysen an das Produktteam.
Durchführung von Ad-hoc-Analysen und Business Analytics mittels komplexer SQL-Abfragen.

Was erwarten wir von Dir?

Über 2 Jahre nachweisbare Erfahrung in der Führung von Teams, inklusive Verantwortung für die vollständige Projektabwicklung, Aufgabenplanung, ‑verteilung und Weiterentwicklung von Teammitgliedern.
Über 4 Jahre Berufserfahrung als Data Scientist in einer Individual Contributor (IC)-Rolle.
Nachweisbare Kenntnisse in Softwarearchitektur und ‑design.
Fundierte Kenntnisse im Data Engineering und in der Softwareentwicklung.
Expertise in Python sowie in einem der gängigen Frameworks (z. B. scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, h2o etc.) für Machine Learning und Deep Learning.
Tiefergehendes Verständnis von Statistik, Machine Learning und agentenbasierter künstlicher Intelligenz.
Kenntnisse im Bereich ML-Ops (Modellbereitstellung, Überwachung der Modellleistung, Data Drift, Integration von REST-APIs, Simulationen etc.).
Erfahrung in der Umsetzung von mindestens 3 Machine-Learning-Projekten in einer produktiven Umgebung.
Ausgezeichnete Kommunikations- und Teamfähigkeiten, mit der Fähigkeit, komplexe Zusammenhänge einfach und geschäftsrelevant darzustellen.
Kenntnisse in Optimierungstechniken (Operations Research, MIP etc.) sind ein Plus.
Erfahrung mit DataIku ist von Vorteil.

Was Du erwarten kannst

Arbeit in einem internationalen und talentierten Team mit hervorragendem Arbeitsumfeld und Kollegen, die für ihre Arbeit brennen.
Attraktives Gehalt entsprechend der eingebrachten Erfahrung und Qualifikation.
Flexibles Arbeitszeitmodell.