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AI & Machine LearningAbgelaufen

Data Scientist/Engineer (m/w/d) – Machine Learning & GenAI

Data Science Machine Learning NLP GenAI Large Language Models Python Databricks Spark SQL Git Infrastructure as Code Cloud Datenvisualisierung Deutsch

Contracting⏱ ASAP - 31.12.26 mit Option auf Langfrist📍 Köln💶 Verhandelbar 🏢 10% vor Ort 🚀 Start: ASAP ⏳ 90% Auslastung 🎓 Medior 🌐 Deutsch

Wir suchen einen erfahrenen Data Scientist/Engineer (m/w/d) für ein agiles Data & AI Team. In dieser Rolle wirst Du Teil eines innovativen Teams, das datengetriebene Lösungen entwickelt und umsetzt.

Deine Aufgaben: • Analyse von Daten und Identifikation relevanter Use Cases in enger Zusammenarbeit mit Fachbereichen • Konzeption und Umsetzung von Machine-Learning-Anwendungen, insbesondere im Bereich NLP und Generative AI mit Large Language Models • Entwicklung von Datenverarbeitungspipelines in Cloud-Umgebungen • Begleitung von Use Cases über den gesamten Lebenszyklus: von der Ideation über Entwicklung und Testing bis zu Deployment und Betrieb • Aufbereitung von Ergebnissen und Erstellung aussagekräftiger Visualisierungen für verschiedene Stakeholder • Proaktive Einbringung neuer Use-Case-Ideen basierend auf Dateneinblicken

Dein Profil: • Fundierte Erfahrung mit Datenverarbeitungspipelines in Cloud-Umgebungen (idealerweise Databricks, Python, Spark/SQL) • Kenntnisse in Git-basierten Workflows und Infrastructure as Code (IaC) • Kompetenz in klassischen ML- sowie NLP/GenAI-Use-Cases mit Fähigkeit zur produktiven Integration • Strukturierte, eigenständige Arbeitsweise mit ausgeprägten Kommunikationsfähigkeiten • Hohe Eigenmotivation, Flexibilität und Teamfähigkeit • Offenheit für neue Technologien und kontinuierliche Weiterentwicklung • Sehr gute Deutschkenntnisse in Wort und Schrift

Positionen Details: Einsatzort: Köln mit bis zu 90% Remote-Option | Vollzeitposition | Laufzeit: ab sofort bis Ende 2026 mit Langfristoption | Stundensatz verhandelbar

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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.
Large Language Models: Large Language Models sind KI-Systeme, die auf großen Datenmengen trainiert sind und Texte verstehen sowie generieren können.
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.
Cloud: Bereitstellung von IT-Ressourcen (Server, Speicher, Software) über das Internet von externen Anbietern statt lokaler Infrastruktur.
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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