Data is our passion!
Unsere Abteilung DAA – Data, Analytics & AI baut skalierbare Daten- und KI-Lösungen für E-Commerce, CRM/Marketing, Supply Chain & Customer Service.
In unserem Team AI, Automation & Robotics (AAR) arbeitest du an wirkungsstarken Data-Products, von Forecasting & Recommender Systems über GenAI bis hin zu Prozess- und Agenten-Automatisierung. Deinen Schwerpunkt (z. B. Forecasting, Personalization, Deep Learning/GenAI, Business Process Automation) definieren wir gemeinsam im Prozess, je nach Erfahrung und Interesse.
Werde jetzt Teil unseres Teams und bewirb Dich als (Senior) Data Scientist (m/w/d).
Für uns ist es selbstverständlich, dass Du die Vorteile von Mobile Office und Remote Arbeit im Job nutzen kannst. Wir ermöglichen mithilfe von mobilen Endgeräten und Online-Tools mobiles Arbeiten überall dort, wo es die Tätigkeit erlaubt.
Standort
Weiden
Berufsfeld
IT
Einstiegslevel
Professionals
Einstiegsdatum
ab sofort
Beschäftigungsart
Vollzeit unbefristet
Arbeitsmodell
GleitzeitJetzt bewerben
Deine Aufgaben
1. Verantworte den gesamten ML-Lifecycle End-to-End – von Datenanalyse & Feature-Engineering über Modellierung bis hin zu Deployment & Monitoring
2. Entwickle Machine-Learning-Modelle (z. B. DLMs/GBMs, probabilistisches Forecasting, Recommender, NLP) sowie Generative-AI-Lösungen (RAG, Tool-/Prompt-Design, Agenten) inkl. Offline- und Online-Evaluation (z. B. A/B-Tests)
3. Gestalte Azure-Lakehouse-Architekturen und baue effiziente Pipelines für Modelltraining und -bereitstellung
4. Arbeite eng mit Fachbereichen wie Marketing, E-Commerce, Logistik und Customer Service zusammen, um Business Value messbar zu machen
5. Übernehme technische Verantwortung durch Design-Entscheidungen, Code-Reviews, technische Guidance und das Leiten von Initiativen
6. Dokumentiere Lösungen nachvollziehbar und setze Anforderungen aus Evaluation, Safety und dem AI Act um (z. B. Use-Case-Klassifizierung, Risiko-Kontrollen)
Dein Profil
7. Abgeschlossenes Studium (Informatik, Mathematik, Data Science o. ä.) und mehrjährige Erfahrung in ML/AI-Projekten
8. Sehr gute Python-Skills (pandas/numpy, scikit-learn) und Erfahrung mit PyTorch oder TensorFlow
9. Praxis im Produktivsetzen von Modellen (APIs, Batch-Jobs, Pipelines) und in Evaluation/Experimenten (z. B. MLflow, A/B-Tests)
10. Fundierte Kenntnisse im Bereich Statistik/Validierung (Unsicherheiten, Leakage, Bias)
11. Architektur-Erfahrung (z. B. Feature Store, Model-Serving, Vector DB/RAG)
12. Du kommunizierst sicher, siehst Dich als Teamplayer und fühlst Dich im cross-funktionellen Kontext wohl
13. Gute Deutsch- und Englischkenntnisse
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