Senior Data Scientist

em engineering methods
12 days ago

Role details

Contract type
Permanent contract
Employment type
Full-time (> 32 hours)
Working hours
Regular working hours
Languages
English, German
Experience level
Senior

Job location

Remote

Tech stack

API
Artificial Intelligence
Amazon Web Services (AWS)
Azure
Databases
Continuous Integration
Information Engineering
Data Integration
DevOps
Python
Machine Learning
NumPy
Performance Tuning
SQL Databases
Model-Driven Development
Cloud Platform System
Feature Engineering
Data Ingestion
Large Language Models
Prompt Engineering
Generative AI
GIT
Pandas
Scikit Learn
Information Technology
Data Analytics
Machine Learning Operations
Software Version Control
Docker

Job description

  • Konzeption und Entwicklung moderner Daten- und AI-Architekturen für komplexe Kundenprojekte
  • Aufbau skalierbarer End-to-End Machine-Learning-Pipelines - von der Datenaufnahme über Modelltraining und -evaluierung bis zur produktionsnahen Übergabe
  • Modellentwicklung und -optimierung, inkl. Hyperparameter-Tuning, Feature Engineering und Performance-Optimierung
  • Einsatz von Generative-AI-Technologien (z. B. RAG, Prompt Engineering, LLMs) für innovative Anwendungsfälle
  • Enge Zusammenarbeit mit Data Engineers bei Datenintegration und -aufbereitung
  • Aktive Mitgestaltung von Standards und Best Practices im Austausch mit dem Leiter Data Analytics & AI sowie weiteren Fachbereichen

Das bringst Du mit

Requirements

  • Abgeschlossenes Studium in Mathematik, Physik, Informatik, Data Science oder einer vergleichbaren Fachrichtung
  • Mehrjährige Berufserfahrung im Bereich Data Science oder Machine Learning
  • Sehr gute Python-Kenntnisse sowie Erfahrung mit gängigen ML-Bibliotheken (scikit-learn, pandas, numpy etc.)
  • Fundierte Erfahrung im Aufbau und in der Optimierung von ML-Modellen, inkl. Evaluierung und Performance-Tuning
  • Praxis im Umgang mit Generative AI (z. B. RAG, Prompt Engineering, LLMs)
  • Erfahrung mit Versionskontrolle (Git) und kollaborativen Workflows
  • Know-how im Einsatz mindestens einer großen Cloud-Plattform (Azure oder AWS)
  • Grundkenntnisse in SQL und Datenbanken
  • Erste Erfahrung im Umgang mit Containervirtualisierung (Docker)
  • Kenntnisse in MLOps-Tools (z. B. MLflow, Kubeflow) sowie im Deployment und Monitoring von ML-Modellen in produktiven Umgebungen sind von Vorteil
  • Optional: Erfahrung mit APIs, Agentic AI sowie mit DevOps-Praktiken (z. B. CI/CD)
  • Fließende Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift

Benefits & conditions

  • Gestaltungsspielraum in einem neu aufgebauten Fachbereich mit direktem Einfluss auf Standards und Technologien
  • Projekte bei namhaften Industriekunden mit spannenden Data- und AI-Herausforderungen
  • Kollegiale Zusammenarbeit, kurze Entscheidungswege und direkter Kontakt zur Bereichsleitung
  • Attraktive Vergütung und moderne Arbeitsausstattung
  • Flexible Arbeitsmodelle (Präsenz / Mobil)
  • Vielfältige Weiterbildungs- und Entwicklungsmöglichkeiten

About the company

Die :em AG entwickelt innovative Methoden und Softwarelösungen für das Engineering und verfügt als Integrator von IT-Systemen über ein umfassendes branchenübergreifendes Portfolio. Getreu der Vision "Wir liefern die digitale Zukunft für das Engineering & Manufacturing." unterstützt die :em AG mit ihren Dienstleistungen und Software-Applikationen die konkrete Umsetzung der Digitalen Transformation bei ihren Kunden. Dazu entwerfen die Mitarbeiter*Innen Digitalisierungsstrategien und Roadmaps und helfen bei der Realisierung einer modellbasierten, digitalen Entwicklung. Mit dem Produkt ReqMan® sowie einem breiten Beratungsportfolio mit Themen wie Digital Twin (DT), Enterprise Architecture Management (EAM), Product Lifecycle Management (PLM), Digital Services & Cloud, Digital Manufacturing, Data Analytics & AI, Model Based Systems Engineering (MBSE), Kooperations- und Anforderungsmanagement oder Model Based Definition (MBD) bedient die :em AG Kunden aus den Branchen Mobility & Transportation, Maschinen- und Anlagenbau, Luft- und Raumfahrttechnik, Elektro- und Informationstechnik sowie Medizintechnik und Life Science.

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