Data Scientist (m/w/d)

Das ist der Job

Aufgaben Als technischer Lösungs- und Implementierungspartner arbeitest Du in abwechslungsreichen Kundenprojekten und begleitest den gesamten Machine-Learning-Lifecycle von der Datenanalyse bis zum produktiven Einsatz.

Das brauchst du

Qualifikation Mehrjährige praktische Erfahrung im Bereich Data Science / Machine Learning Sehr gute Kenntnisse in Python sowie Erfahrung mit gängigen ML-Frameworks (z.

TensorFlow, scikit-learn) Praxis in der Entwicklung und insbesondere der Operationalisierung von Machine-Learning-Modellen Erfahrung im Umgang mit größeren Datenmengen sowie grundlegende Kenntnisse in SQL und Datenstrukturen Idealerweise Erfahrung mit Databricks, Spark oder vergleichbaren Technologien sowie Cloud-Umgebungen (z.

Darum lohnt es sich

In exklusiver Zusammenarbeit mit unserem Partner, einem führenden Unternehmen im Bereich datengetriebener und KI-basierter Lösungen mit Fokus auf moderne Cloud- und Machine-Learning-Technologien, suchen wir Dich als Data Scientist (m/w/d) am Standort Köln.

Unser Partner entwickelt und implementiert datengetriebene Lösungen für namhafte Enterprise-Kunden (Mazda, Congstar, Telekom) und legt den Fokus auf die Entwicklung sowie produktive Nutzung von Machine-Learning-Modellen.

Azure oder AWS) Strukturierte, lösungsorientierte Arbeitsweise sowie Kommunikationsstärke im Austausch mit Fachbereichen Du sprichst verhandlungssicher Deutsch (C1 Niveau) und kommunizierst sicher auf Englisch Benefits Work-Life-Balance: 40-Stunden-Woche, hybrides Arbeitsmodell (60 % Remote), 30 Urlaubstage pro Jahr (+ 2 Tage Firmenevent) Attraktive Leistungen: Neben einer fairen Vergütung (70–80 k € + Bonus) profitierst Du von mehrtägigen Firmenevents, Jobrad, Inhouse Fitnessstudio und Mobilitätszuschuss Weiterentwicklung: Individuelle fachliche und persönliche Weiterbildungsmöglichkeiten sowie die Möglichkeit, Dich fachlich in Richtung MLOps oder spezialisierte ML-Themen weiterzuentwickeln #J-18808-Ljbffr Dabei geht es um skalierbare, produktive Anwendungen mit echtem Business Impact, insbesondere im Bereich Customer Analytics und datenbasierter Entscheidungsfindung.

Für Dich bedeutet das die Möglichkeit, ML-Lösungen end-to-end umzusetzen und aktiv in produktive Umgebungen zu bringen. Du entwickelst, validierst und optimierst Machine-Learning-Modelle unter Einsatz von Python sowie gängigen Frameworks wie TensorFlow oder scikit-learn.

Die Operationalisierung von Modellen (Deployment, Monitoring, Integration) gehört zu Deinem zentralen Verantwortungsbereich – mit Fokus auf MLOps und produktive Systeme. Du analysierst und verarbeitest große Datenmengen (z. B. mit Python, SQL, Spark) und leitest daraus konkrete Handlungsempfehlungen für Fachbereiche ab.

In enger Abstimmung mit Kunden und internen Stakeholdern präsentierst Du Ergebnisse verständlich und berätst hinsichtlich datengetriebener Entscheidungen.