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AI & Machine LearningAbgelaufen

Data Scientist/Engineer (m/w/d) – Machine Learning & NLP/GenAI

Data Science Machine Learning NLP GenAI Large Language Models Python Databricks Spark SQL Cloud Git Infrastructure as Code Datenvisualisierung Deutsch

Contracting⏱ ASAP - 31.12.26 mit Option auf Langfrist📍 Köln💶 Verhandelbar 🏢 10% vor Ort 🚀 Start: ASAP ⏳ 90% Auslastung 🎓 Medior 🌐 Deutsch

Für ein etabliertes Unternehmen suchen wir einen Data Scientist/Engineer (m/w/d) zur Verstärkung des Data & AI Value Stream Teams. Diese Rolle bietet die Möglichkeit, datengetriebene Lösungen zu entwickeln und Machine-Learning-Projekte von der Konzeption bis zur Produktivnahme zu begleiten.

Aufgaben: Sie arbeiten in einem agilen Team und tragen aktiv zur Umsetzung von Use Cases bei. Ihre Schwerpunkte liegen auf der Zusammenarbeit mit Fachbereichen, der Datenanalyse und der Identifikation relevanter Anwendungsfälle. Sie konzipieren und implementieren Machine-Learning-Lösungen, insbesondere im Bereich NLP und Generative AI mit Large Language Models. Von der Ideation über Entwicklung und Testing bis zum Deployment begleiten Sie Projekte eigenverantwortlich oder im Team.

Anforderungen: - Erfahrung mit Datenverarbeitungspipelines in Cloud-Umgebungen (idealerweise Databricks, Python, Spark/SQL) - Kenntnisse in Git-basierten Workflows und Infrastructure as Code (IaC) - Kompetenz in klassischen ML- und NLP/GenAI-Use-Cases mit Fokus auf produktive Integration - Fähigkeit zur verständlichen Aufbereitung von Ergebnissen und passender Visualisierung - Eigenständiges, strukturiertes und kommunikatives Arbeiten - Proaktive Einbringung von Use-Case-Ideen basierend auf Dateneinblicken - Hohe Eigenmotivation, Flexibilität und Teamfähigkeit - Offenheit für neue Technologien und kontinuierliche Weiterentwicklung - Sehr gute Deutschkenntnisse in Wort und Schrift

Rahmen: Vollzeitposition mit bis zu 90% Remote-Anteil, Einsatzort Köln. Laufzeit ab sofort bis Ende 2026 mit Optionen auf Verlängerung. Wohnortnähe zu Köln bevorzugt.

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Skills erklärt

Data Science: Interdisziplinäres Feld, das Daten analysiert und interpretiert, um Erkenntnisse zu gewinnen und datengestützte Entscheidungen zu treffen.
Machine Learning: Teilgebiet der künstlichen Intelligenz, bei dem Systeme aus Daten lernen und Muster erkennen, um Vorhersagen zu treffen oder Entscheidungen zu automatisieren.
NLP: Natural Language Processing; Technologie zur automatisierten Verarbeitung und Analyse von menschlicher Sprache durch Computer.
GenAI: Künstliche Intelligenz, die in der Lage ist, neue Inhalte wie Texte, Bilder oder Code zu generieren, basierend auf trainierten Mustern.
Large Language Models: Large Language Models sind KI-Systeme, die auf großen Datenmengen trainiert sind und Texte verstehen sowie generieren können.
Python: Universelle Programmiersprache für Webentwicklung, Datenanalyse, Automatisierung und künstliche Intelligenz.
Databricks: Plattform für Datenverarbeitung und Machine Learning basierend auf Apache Spark; wird für Big-Data-Analysen und kollaborative Datenarbeit eingesetzt.
Spark: Apache Spark ist ein Framework zur verteilten Datenverarbeitung großer Datenmengen; wird verwendet um Daten schnell zu analysieren und zu transformieren.
SQL: Programmiersprache zur Abfrage und Verwaltung von Daten in Datenbanken.
Cloud: Bereitstellung von IT-Ressourcen (Server, Speicher, Software) über das Internet von externen Anbietern statt lokaler Infrastruktur.
Infrastructure as Code: Methode, bei der IT-Infrastruktur (Server, Netzwerke, Speicher) durch Code definiert und automatisiert bereitgestellt wird.
Datenvisualisierung: Grafische Darstellung von Daten durch Diagramme, Grafiken und Dashboards zur besseren Verständlichkeit und Analyse.
Deutsch: Natürliche Sprache; wird für Kommunikation, Dokumentation und Zusammenarbeit in deutschsprachigen Umgebungen eingesetzt.

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