Data Scientist AI-Enablement & Machine Learning (m/w/d)
🏛 Ausgeschrieben von mund consulting AGFür ein Projekt im Bereich Transport und Logistik suchen wir einen erfahrenen Data Scientist (m/w/d) mit Schwerpunkt auf AI-Enablement, Machine Learning und KI-Tools. Die Position ist hybrid ausgerichtet mit 78% Remote-Anteil und startet im Juli 2026.
Aufgaben: Sie führen projektbezogene AI-Enablement-Formate durch, um Optimierungspotenziale zu identifizieren. Dabei setzen Sie Machine-Learning-Verfahren und KI-Werkzeuge ein, konzipieren KI-Modelle und Dashboards und beraten bei der Auswahl geeigneter Modellierungsverfahren und Algorithmen.
Anforderungen: Sie bringen mindestens 5 Jahre Erfahrung in der Wissensvermittlung (Blended Learning, Community-Formate) und Begleitung von Veränderungsprozessen in IT-Umgebungen großer Konzerne mit. Nachgewiesen werden sollten umfangreiche Kenntnisse in Bedarfs- und Anforderungsanalyse sowie in der Übersetzung fachlicher und technischer Anforderungen in KI-Enablement-Maßnahmen. Change-Management-Expertise mit Fokus auf nachhaltige Verankerung KI-gestützter Arbeitsweisen ist essentiell.
Darüber hinaus erwarten wir Erfahrung in der Konzeption und Durchführung von KI-Enablement-Programmen in Großkonzernen, insbesondere mit KI-Assistenten und Entwicklertools. Prompt-Engineering-Kenntnisse für generative KI-Tools im Unternehmenskontext sind erforderlich.
Vorteilhaft sind ausgeprägte Kommunikationsfähigkeiten, Erfahrung mit Feedback- und Evaluationsmethoden sowie Kenntnisse agiler Methoden (Scrum, Kanban, SAFe). Nur Kandidaten mit festem Anstellungsverhältnis werden berücksichtigt.
Skills erklärt
- AI Enablement
- Integration von Künstlicher Intelligenz und Machine-Learning-Fähigkeiten in bestehende Systeme und Geschäftsprozesse.
- Machine Learning
- Teilgebiet der künstlichen Intelligenz, bei dem Systeme aus Daten lernen und Muster erkennen, um Vorhersagen zu treffen oder Entscheidungen zu automatisieren.
- KI-Tools
- Softwareanwendungen und Plattformen, die künstliche Intelligenz nutzen, um Aufgaben wie Textgenerierung, Bildbearbeitung oder Datenanalyse zu automatisieren oder zu unterstützen.
- Change Management
- Methode zur strukturierten Planung, Umsetzung und Begleitung von organisatorischen oder technischen Veränderungen.
- Prompt Engineering
- Technik zur Formulierung präziser Eingabeaufforderungen für KI-Sprachmodelle; zielt darauf ab, bessere und relevantere Antworten zu erhalten.
- Blended Learning
- Lernmethode, die Präsenzunterricht mit digitalen Lernformaten kombiniert, um flexiblere und abwechslungsreichere Schulungen zu ermöglichen.
- M365 Copilot
- KI-gestützter Assistent in Microsoft 365, der bei Aufgaben in Office-Anwendungen durch automatisierte Vorschläge und Textgenerierung unterstützt.
- GitHub Copilot
- KI-gestütztes Tool, das Entwickler beim Schreiben von Code durch automatische Vorschläge und Vervollständigung unterstützt.
- KIRO
- Möglicherweise ein unternehmensinternes Akronym oder Fachbegriff; ohne weitere Kontextinformation kann dies nicht eindeutig erklärt werden.
- Scrum
- Agile Projektmanagement-Methode, die Arbeit in kurzen Zyklen (Sprints) organisiert und regelmäßige Abstimmungen vorsieht.
- Kanban
- Projektmanagement-Methode, bei der Aufgaben auf einem Board in Spalten (z.B. Zu tun, In Arbeit, Fertig) visualisiert und kontinuierlich bearbeitet werden.
- SAFe
- Scaled Agile Framework ist eine Methode zur Skalierung agiler Praktiken auf Unternehmensebene; wird für die Koordination mehrerer agiler Teams und Projekte verwendet.
- Anforderungsanalyse
- Prozess zur Erfassung, Dokumentation und Validierung von Anforderungen für IT-Projekte oder Softwareentwicklung.
- Stakeholder Management
- Methode zur Identifikation, Analyse und Verwaltung der Interessen und Anforderungen aller an einem Projekt beteiligten Personen und Gruppen.
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Häufige Fragen zu Nexus
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- Welche Projektplattformen werden unterstützt?
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