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 Prompt Engineering.
Aufgaben: Sie führen AI-Enablement-Programme durch, um KI-Anwendungsfälle zu identifizieren und zu priorisieren. Sie konzipieren und implementieren Machine-Learning-Modelle, Dashboards und Datenvisualisierungen. Darüber hinaus entwickeln Sie Prompt-Bibliotheken, erstellen Dokumentationen und beraten interne Fachbereiche bei der Nutzung von KI-Werkzeugen im Arbeitskontext.
Anforderungen: Sie bringen mindestens 3 Jahre nachgewiesene Erfahrung in der Konzeption und Durchführung von KI-Enablement-Programmen in Großkonzernen mit. Sie verfügen über tiefgehendes Verständnis aktueller KI-Werkzeuge und können Prompt-Engineering-Methoden vermitteln. Erfahrung in Bedarfsanalyse, Anforderungsmanagement und der Übersetzung fachlicher Anforderungen in geeignete KI-Maßnahmen ist erforderlich.
Sie kennen verschiedene Wissensvermittlungsmethoden (Blended Learning, Community-Formate) und haben Erfahrung in der Begleitung von Veränderungsprozessen in IT-Umgebungen. Gute Kenntnisse agiler Methoden (Scrum, Kanban, SAFe) und Erfahrung in cross-funktionalen Teams sind von Vorteil.
Ausgezeichnete Kommunikationsfähigkeiten ermöglichen es Ihnen, komplexe Inhalte verständlich an verschiedene Stakeholder-Gruppen zu vermitteln. Erfahrung mit Feedback- und Evaluationsmethoden rundet Ihr Profil ab.
Position: Standort: Hybrid | Start: November 2026 | Laufzeit: 2 Monate mit Optionsverlängerung
Skills
Anforderungen
- Rollenfamilie
- Daten / KI
- Berufserfahrung
- mindestens 3 Jahre
- Rechtsform
- Nur über eine Firma
Rahmenbedingungen
- Bewerbungsfrist
- 20.10.2026 (abgelaufen)
Projekt
- Projektart
- Neuentwicklung
- Vermittlung
- Über Vermittler
- Endkunde
- Konzern
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.
- Prompt Engineering
- Technik zur Formulierung präziser Eingabeaufforderungen für KI-Sprachmodelle; zielt darauf ab, bessere und relevantere Antworten zu erhalten.
- Generative AI
- Künstliche-Intelligenz-Technologie, die neue Inhalte wie Texte, Bilder oder Code basierend auf Trainingsmuster erzeugen kann.
- M365 Copilot
- KI-gestützter Assistent in Microsoft 365, der bei Aufgaben in Office-Anwendungen durch automatisierte Vorschläge und Textgenerierung unterstützt.
- Copilot Studio
- Microsoft-Plattform zur Erstellung und Verwaltung von KI-gestützten Chatbots und virtuellen Assistenten ohne umfangreiche Programmierkenntnisse.
- KIRO
- Möglicherweise ein unternehmensinternes Akronym oder Fachbegriff; ohne weitere Kontextinformation kann dies nicht eindeutig erklärt werden.
- Data Analysis
- Prozess der Untersuchung, Bereinigung und Interpretation von Daten, um Muster, Trends und Erkenntnisse für Entscheidungen zu gewinnen.
- Data Science
- Interdisziplinäres Feld, das Daten analysiert und interpretiert, um Erkenntnisse zu gewinnen und datengestützte Entscheidungen zu treffen.
- LLM
- Large Language Model – trainierte KI-Modelle mit Milliarden von Parametern zur Verarbeitung und Generierung von natürlicher Sprache.
- OpenAI
- Unternehmen und Plattform, die KI-Modelle wie GPT entwickelt und bereitstellt, um Aufgaben wie Textgenerierung und Sprachverarbeitung zu automatisieren.
- Dashboards
- Benutzeroberflächen, die Daten und Kennzahlen visuell aufbereitet darstellen, um schnelle Übersicht und Entscheidungsfindung zu ermöglichen.
- Datenvisualisierung
- Grafische Darstellung von Daten durch Diagramme, Grafiken und Dashboards zur besseren Verständlichkeit und Analyse.
- Blended Learning
- Lernmethode, die Präsenzunterricht mit digitalen Lernformaten kombiniert, um flexiblere und abwechslungsreichere Schulungen zu ermöglichen.
- Change Management
- Methode zur strukturierten Planung, Umsetzung und Begleitung von organisatorischen oder technischen Veränderungen.
- Business Analyse
- Untersuchung von Geschäftsprozessen und Anforderungen, um Probleme zu identifizieren und Lösungen zu entwickeln.
- Anforderungsanalyse
- Prozess zur Erfassung, Dokumentation und Validierung von Anforderungen für IT-Projekte oder Softwareentwicklung.
- 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.
- Agile
- Iterative Projektmanagement-Methode, die Flexibilität, regelmäßiges Feedback und inkrementelle Lieferung von Ergebnissen betont.
- NPS
- Net Promoter Score; Kennzahl zur Messung der Kundenzufriedenheit und Loyalität basierend auf Befragungen.
- Microsoft 365
- Cloud-basierte Suite von Microsoft mit Office-Anwendungen, Teams, SharePoint und weiteren Produktivitäts- und Collaboration-Tools.
- Microsoft SharePoint
- Plattform von Microsoft zur Zusammenarbeit, Dokumentenverwaltung und Informationsaustausch in Unternehmen.
- Confluence
- Atlassian-Softwaretool zur Erstellung, Verwaltung und gemeinsamen Bearbeitung von Dokumentationen und Wikis im Team.
- Jira
- Projektmanagement- und Issue-Tracking-Tool von Atlassian; wird verwendet, um Aufgaben zu planen, zu verfolgen und Workflows zu organisieren.
- Gitlab
- Webbasierte Plattform zur Versionskontrolle und Zusammenarbeit bei Softwareentwicklung; ermöglicht Verwaltung von Code-Repositories und CI/CD-Prozessen.
- Github
- Webplattform und Versionskontrollsystem zur Verwaltung von Softwareprojekten, Zusammenarbeit zwischen Entwicklern und Versionierung von Code.
- Monitoring
- Kontinuierliche Überwachung von Systemen, Anwendungen oder Prozessen zur Erfassung von Leistungsdaten und Erkennung von Problemen.
- Reporting
- Erstellung und Bereitstellung von Berichten und Auswertungen aus Daten, um Informationen für Entscheidungen zugänglich zu machen.
- Dokumentation
- Erstellung und Verwaltung von schriftlichen Informationen zu Prozessen, Systemen oder Projekten zur Kommunikation, Schulung und Nachverfolgung.
- Agile Coaching
- Beratungs- und Unterstützungstätigkeit zur Einführung und Verbesserung agiler Arbeitsweisen in Teams und Organisationen.
- 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
- Was ist Nexus und für wen ist es geeignet?
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