Dieses Projekt ist abgelaufen (seit 06.10.2026).

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AI & Machine LearningAbgelaufen

Data Scientist (m/w/d)

Data Science Machine Learning NLP GenAI Python Databricks Spark SQL Cloud-Datenverarbeitung Git Infrastructure as Code Datenvisualisierung Deutsch

Contracting⏱ 7 Monate, Start Juni 2026📍 Köln 🏢 50% vor Ort 🌐 Deutsch

Wir suchen einen Data Scientist (m/w/d) für ein spannendes Projekt in Köln. Die Position ist als freiberufliche Tätigkeit ausgeschrieben und startet im Juni 2026 mit einer Laufzeit von mindestens 7 Monaten. Das Engagement erfolgt im hybriden Arbeitsmodell.

In dieser Rolle arbeiten Sie in einem agilen Team an der Entwicklung datengetriebener Lösungen. Sie analysieren Daten in enger Zusammenarbeit mit Fachbereichen, identifizieren relevante Use Cases und begleiten diese über ihren gesamten Lebenszyklus – von der Ideation über Entwicklung und Testing bis zum Deployment und Betrieb. Sie konzipieren und implementieren Machine-Learning-Lösungen sowie NLP- und GenAI-Anwendungen auf Basis von Large Language Models.

Gefordert werden fundierte Kenntnisse beim Aufbau von Datenverarbeitungspipelines in Cloud-Umgebungen sowie sichere Beherrschung von Git-basierten Versionskontrollprozessen. Erfahrung mit Infrastructure as Code ist von Vorteil. Sie sollten klassische ML-, NLP- und GenAI-Use Cases konzipieren, umsetzen und produktiv betreiben können. Idealerweise bringen Sie Kenntnisse in Databricks, Python sowie Spark/SQL mit.

Wichtig sind zudem die Fähigkeit, datengetriebene Lösungen in bestehende Geschäftsprozesse zu integrieren, Analyseergebnisse verständlich aufzubereiten und zielgruppengerecht zu visualisieren. Sie sollten proaktiv neue datenbasierte Use Cases und Optimierungspotenziale identifizieren können und verfügen über klare, lösungsorientierte Kommunikationsfähigkeiten. Offenheit gegenüber neuen Technologien und kontinuierlicher Weiterbildung wird vorausgesetzt. Sehr gute Deutschkenntnisse sind erforderlich.

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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.
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.
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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