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# Data Scientist - Data X Academy

- **Company:** Boehringer Ingelheim Pharma GmbH & Co. KG
- **Location:** Ingelheim am Rhein, Germany
- **Experience:** Expert
- **Contract:** Permanent contract
- **Skills:** Artificial Intelligence, Data Processing, Information Technology
- **Published:** August 29, 2026
- **Apply:** https://www.arbeitsagentur.de/jobsuche/jobdetail/20177-44407940-828-S

## About the Role

dass Lerninhalte realistische End-to-End-Praktiken im Bereich Daten und künstliche Intelligenz widerspiegeln.… Zusätzliche Aufgaben für die Senior Data Scientist Rolle * Sie tragen zur Lösung konzeptioneller Fragestellungen innerhalb Ihrer Organisationseinheit bei, indem Sie komplexe Aufgaben eigenständig bearbeiten und die Umsetzung in Zusammenarbeit mit oder innerhalb anderer Organisationseinheiten aktiv beeinflussen. * Darüber hinaus übernehmen Sie die fachliche Verantwortung. Dazu gehören beispielsweise die Konzeption, Planung und/oder Bearbeitung umfangreicher, gegebenenfalls bereichsübergreifender Fachthemen und (Teil-)Projekte. Zudem beraten Sie andere zu den Themen Ihres Verantwortungsbereichs und vertreten diese in internen und externen Arbeitsgruppen mit unterschiedlichen Interessenlagen. Anforderungen * Masterabschluss in Data Science, Mathematik, Statistik, Physik, Informatik, Ingenieurwissenschaften, (Wirtschafts- oder Bio-)Informatik (oder einer vergleichbaren quantitativen
Fachrichtung), alternativ ein Bachelorabschluss mit mehr relevanter Berufserfahrung. Ein weiterführender wissenschaftlicher Abschluss, z. B. eine Promotion, ist wünschenswert. * Einige Jahre Berufserfahrung in Data Science, maschinellem Lernen, künstlicher Intelligenz, generativer künstlicher Intelligenz, Sprachverarbeitung/großen Sprachmodellen, Statistik oder verwandten Bereichen fortgeschrittener Analytik. * Ausgeprägte Fähigkeit, komplexe technische Themen klar zu erklären und die Kommunikation auf unterschiedliche Zielgruppen zuzuschneiden, einschließlich geschäftlicher Anwender*innen, Fachkräfte, Expert*innen und Führungskräfte. * Gutes Verständnis des End-to-End-Lebenszyklus in Data Science, einschließlich Geschäftsverständnis, Datenaufbereitung, Modellierung, Bewertung, Interpretation und operationaler Aspekte sowie Vertrautheit mit dem verantwortungsvollen, regelkonformen und ethischen Einsatz von Daten und künstlicher Intelligenz in Unternehmens- oder regulierten Umgebungen. *



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