Dieses Projekt ist abgelaufen (seit 06.10.2026).
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Data Scientist – KI-Enablement und AI-Assistenten
🏛 Ausgeschrieben von Westhouse Consulting GmbHWir suchen einen erfahrenen Data Scientist mit Schwerpunkt KI-Enablement für ein Projektengagement bei einem großen internationalen Unternehmen. Die Position ist remote mit Präsenztagen am Standort Frankfurt am Main besetzt und läuft bis Ende 2026.
In dieser Rolle werden Sie explorative AI-Enablement-Formate durchführen, um Optimierungs- und Automatisierungspotenziale zu identifizieren. Sie leiten Geschäftschancen durch gezielte Analyse von KI-Anwendungsfällen ab und setzen statistische sowie Machine-Learning-Verfahren ein. Ihre Aufgaben umfassen die Konzeption und prototypische Ausarbeitung von KI-Modellen, die Erstellung von Datenvisualisierungen und interaktiven Dashboards sowie die Entwicklung von Leitfäden und Best-Practice-Repositories für KI-Werkzeuge.
Darüber hinaus konzipieren Sie Prompting-Ansätze und Prompt-Bibliotheken, beraten bei der Auswahl geeigneter Modellierungsverfahren und unterstützen interne Experten beim Einsatz generativer KI. Sie dokumentieren Analyseprozesse, Methodenentscheidungen und Enablement-Maßnahmen.
Gefordert werden mindestens 5 Jahre Erfahrung in Wissensvermittlung und Change Management in großen Konzernen, nachgewiesen durch mindestens 3 Projektreferenzen. Erforderlich sind zudem Erfahrungen aus 3 Projekten in Bedarfsanalyse und KI-Enablement-Programmen sowie fundierte Kenntnisse in der Anwendung von KI-Assistenten und KI-Entwicklertools.
Deutschkenntnisse auf C1-Niveau sind erforderlich. Das Engagement umfasst 67 Tage Teilzeitarbeit, davon 15 Tage vor Ort.
Skills erklärt
- 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.
- 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.
- Prompt Engineering
- Technik zur Formulierung präziser Eingabeaufforderungen für KI-Sprachmodelle; zielt darauf ab, bessere und relevantere Antworten zu erhalten.
- Change Management
- Methode zur strukturierten Planung, Umsetzung und Begleitung von organisatorischen oder technischen Veränderungen.
- Blended Learning
- Lernmethode, die Präsenzunterricht mit digitalen Lernformaten kombiniert, um flexiblere und abwechslungsreichere Schulungen zu ermöglichen.
- Agile Methoden
- Iterative und flexible Ansätze zur Softwareentwicklung und Projektmanagement, die Anpassungsfähigkeit und kontinuierliche Verbesserung betonen.
- Datenvisualisierung
- Grafische Darstellung von Daten durch Diagramme, Grafiken und Dashboards zur besseren Verständlichkeit und Analyse.
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- Welche Projektplattformen werden unterstützt?
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