Dieses Projekt ist abgelaufen (seit 06.10.2026).
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Data Scientist (m/w/d)
Für ein langfristiges Projekt bei einem Kunden aus dem Telekommunikationssektor suchen wir einen erfahrenen Data Scientist (m/w/d) im Mid- bis Senior-Level.
Aufgaben: Sie analysieren Daten und identifizieren relevante Business Use Cases für datengetriebene Lösungen. Sie entwickeln Machine-Learning- und NLP-Anwendungen sowie Lösungen auf Basis von Large Language Models (LLMs) und begleiten den gesamten Use-Case-Lifecycle von der Konzeption bis zum produktiven Betrieb. Dabei arbeiten Sie in einem agilen Scrum-Team eng mit den Fachbereichen zusammen und unterstützen die Umsetzung von Datenverarbeitungspipelines in Cloud-Umgebungen.
Anforderungen: Sie bringen mehrjährige Erfahrung als Data Scientist mit und verfügen über sehr gute Python-Kenntnisse. Praktische Erfahrung mit Databricks, Spark und SQL ist erforderlich. Sie haben nachgewiesene Kompetenz im Aufbau von Datenverarbeitungspipelines in Cloud-Umgebungen sowie fundierte Kenntnisse in Machine Learning, NLP und Generative AI. Agile Entwicklungserfahrung (Scrum) und sehr gute deutsche Sprachkenntnisse in Wort und Schrift sind notwendig.
Wünschenswert sind Erfahrungen mit Git-basierten Workflows, Infrastructure as Code (IaC) sowie Datenvisualisierung und Präsentation von Analyseergebnissen.
Persönliche Anforderungen: Selbstständige und strukturierte Arbeitsweise, Kommunikationsstärke, Beratungskompetenz, hohe Eigeninitiative, Teamfähigkeit und Offenheit für neue Technologien.
Rahmenbedingungen: Vollzeitposition im Großraum Köln mit bis zu 60 % Remote-Anteil (mindestens 1–2 Tage pro Woche vor Ort). Die Laufzeit erstreckt sich bis Ende des Jahres mit Option auf Verlängerung.
Skills erklärt
- 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.
- 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.
- Generative AI
- Künstliche-Intelligenz-Technologie, die neue Inhalte wie Texte, Bilder oder Code basierend auf Trainingsmuster erzeugen kann.
- Scrum
- Agile Projektmanagement-Methode, die Arbeit in kurzen Zyklen (Sprints) organisiert und regelmäßige Abstimmungen vorsieht.
- Infrastructure as Code
- Methode, bei der IT-Infrastruktur (Server, Netzwerke, Speicher) durch Code definiert und automatisiert bereitgestellt wird.
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Häufige Fragen zu Nexus
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- Welche Projektplattformen werden unterstützt?
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Stundensatz vs. Markt
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Ø 109 €/h (für diese Skills)
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