Data Scientist AI Enablement (m/w/d)
🏛 Ausgeschrieben von Westhouse Consulting GmbHWir suchen einen erfahrenen Data Scientist mit Schwerpunkt AI Enablement für ein Projekt in Frankfurt am Main. Die Position ist überwiegend remote (80%) mit gelegentlichen Vor-Ort-Terminen (20%) besetzt.
In dieser Rolle konzipieren und führen Sie projektbezogene AI-Enablement-Formate durch, um Optimierungs- und Automatisierungspotenziale in großen Organisationen zu identifizieren. Sie analysieren Daten mittels statistischer und Machine-Learning-Verfahren, entwickeln KI-Modelle zur Vorhersage und erstellen aussagekräftige Datenvisualisierungen sowie interaktive Dashboards für Fachbereiche.
Zu Ihren Aufgaben gehören die Beratung bei der Auswahl geeigneter Modellierungsverfahren und KI-Werkzeuge, die Konzeption von Prompting-Ansätzen sowie die Erstellung von Dokumentationen und Best-Practice-Repositories. Sie unterstützen interne Teams fachlich beim Einsatz generativer und agentischer KI-Technologien und begleiten Veränderungsprozesse.
Wir erwarten nachweisbare Erfahrung in der Konzeption und Durchführung von KI-Enablement-Programmen in Großkonzernen (mindestens 3 Projekte). Sie sollten über mindestens 5 Jahre Erfahrung in verschiedenen Wissensvermittlungsmethoden (Blended Learning, Community-Formate) und Change-Management im IT-Umfeld verfügen. Bedarfs- und Anforderungsanalysen sowie die Übersetzung fachlicher Anforderungen in geeignete Maßnahmen sollten Sie aus mindestens 3 Projekten nachweisen können. Tiefgehendes fachliches Verständnis für KI-Technologien, deren Funktionsweise, Einsatzszenarien und Grenzen ist erforderlich.
Diese Vollzeitstelle ist als Angestelltenverhältnis mit Sozialversicherung ausgeschrieben und läuft bis Ende 2026.
Anforderungen
- Rollenfamilie
- Daten / KI
- Berufserfahrung
- mindestens 5 Jahre
- Sprachen
- Deutsch (gut)
- Rechtsform
- Nur über eine Firma
Projekt
- Projektart
- Neuentwicklung
- Vermittlung
- Über Vermittler
- Endkunde
- Konzern
Skills erklärt
- Machine Learning
- Teilgebiet der künstlichen Intelligenz, bei dem Systeme aus Daten lernen und Muster erkennen, um Vorhersagen zu treffen oder Entscheidungen zu automatisieren.
- Datenanalyse
- Prozess der Untersuchung, Bereinigung und Interpretation von Daten zur Gewinnung von Erkenntnissen und Unterstützung von Entscheidungen.
- 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.
- Generative AI
- Künstliche-Intelligenz-Technologie, die neue Inhalte wie Texte, Bilder oder Code basierend auf Trainingsmuster erzeugen kann.
- Agentic AI
- Künstliche Intelligenz-Systeme, die eigenständig Aufgaben planen und ausführen können, ohne ständige menschliche Anleitung.
- Prompt Engineering
- Technik zur Formulierung präziser Eingabeaufforderungen für KI-Sprachmodelle; zielt darauf ab, bessere und relevantere Antworten zu erhalten.
- Datenvisualisierung
- Grafische Darstellung von Daten durch Diagramme, Grafiken und Dashboards zur besseren Verständlichkeit und Analyse.
- Dashboard-Entwicklung
- Erstellung von visuellen Übersichtsseiten, die Daten und Kennzahlen grafisch darstellen; wird für Monitoring, Reporting und Entscheidungsfindung eingesetzt.
- 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.
- Bedarfsanalyse
- Systematische Untersuchung und Dokumentation von Anforderungen und Bedürfnissen, um Lösungen zielgerichtet zu planen.
- 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 Methoden
- Iterative und flexible Ansätze zur Softwareentwicklung und Projektmanagement, die Anpassungsfähigkeit und kontinuierliche Verbesserung betonen.
- NPS
- Net Promoter Score; Kennzahl zur Messung der Kundenzufriedenheit und Loyalität basierend auf Befragungen.
- Statistik
- Mathematische Methode zur Erfassung, Analyse und Interpretation von Daten zur Erkennung von Mustern und Ableitung von Schlussfolgerungen.
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Häufige Fragen zu Nexus
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- Welche Projektplattformen werden unterstützt?
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