(Senior) Data Scientist - Data X Academy

Sind Sie eine leidenschaftlicher Datenwissenschaftlerin, derdie Daten und künstliche Intelligenz bei Boehringer Ingelheim verständlich, anwendbar und wirkungsvoll machen möchte? Werden Sie Teil der Data X Academy, wo Sie Mitarbeitende, Expertinnen und Experten sowie Führungskräfte dabei unterstützen, die Fähigkeiten aufzubauen, die sie benötigen, um Daten und künstliche Intelligenz verantwortungsvoll, sicher und mit messbarem Geschäftsnutzen einzusetzen. In dieser Rolle übersetzen Sie Data-Science-Expertise in Formate zum Kompetenzaufbau, Lernreisen, Communities, praktische Orientierungshilfen und fachliche Impulse. Sie agieren als vertrauenswürdiger Expertin, Wissensvermittlerin und Vernetzerin, die bzw. der Kolleg*innen funktionsübergreifend dazu befähigt, Chancen von Daten und künstlicher Intelligenz zu verstehen, Risiken zu bewerten und moderne Methoden im eigenen Geschäftskontext anzuwenden. Die Data X Academy ist der globale Partner von Boehringer Ingelheim für den Aufbau von Capabilities im Bereich Data & AI. Wir unterstützen Mitarbeitende, Teams und Führungskräfte dabei, Data & AI zu verstehen, anzuwenden, zu entwickeln und verantwortungsvoll zu führen, stets mit einer klaren Ausrichtung auf den geschäftlichen Mehrwert. Die Stelle kann in Ingelheim besetzt werden. Die Position kann entweder als Data Scientist oder als Senior Data Scientist besetzt werden. Diese Position kann in hybrider Arbeitsweise ausgeführt werden mit ungefähr 2-3 Tagen pro Woche vor Ort. Aufgaben und Zuständigkeiten

• Als (Senior) Data Scientist konzipieren, entwickeln und optimieren Sie kontinuierlich Lernreisen, Trainingsprogramme, Workshops, praktische Übungen und Befähigungsformate für unterschiedliche Zielgruppen im Bereich Daten und künstliche Intelligenz. Dabei übersetzen Sie komplexe Themen wie Data Science, maschinelles Lernen, generative künstliche Intelligenz, Sprachverarbeitung/große Sprachmodelle, Betriebsprozesse für maschinelles Lernen, Modellbewertung und verantwortungsvolle künstliche Intelligenz in verständliche, geschäftsrelevante Lernerfahrungen für technische und nicht-technische Zielgruppen.
• Sie treiben rollenbasiertes Upskilling und Kompetenzaufbau für Expertinnen, Fachkräfte, Führungskräfte, Anwenderinnen und Profile mit Geschäftswirkung durch interaktive, anwendungsorientierte Lernformate, Coaching und praktische Orientierungshilfen voran. Gleichzeitig tragen Sie zur Weiterentwicklung der Data X Academy zu einer strategischen, unternehmensweiten Einheit für Kompetenzaufbau bei.
• Zu Ihren Aufgaben gehört außerdem, Communities im Bereich Daten und künstliche Intelligenz zu stärken und auszubauen, indem Sie Lernen von Kolleg*innen, fachlichen Austausch, Zusammenarbeit, Wissensaustausch und Engagement durch Präsentationen, Veranstaltungen, Fachvorträge, interne Konferenzen, Kommunikationskanäle und Gemeinschaftsformate fördern.
• Sie agieren als vertrauenswürdiger interner Vordenker*in, indem Sie neue Trends, Werkzeuge, Methoden sowie regulatorische oder ethische Entwicklungen identifizieren, diese in umsetzbare Orientierungshilfen übersetzen, mit internen und externen Stakeholdern zusammenarbeiten und die verantwortungsvolle, menschenzentrierte und geschäftsorientierte Einführung von Daten und künstlicher Intelligenz fördern.
• Darüber hinaus wenden Sie Ihre praktische Expertise in Analytik, maschinellem Lernen, generativer künstlicher Intelligenz, Datenaufbereitung, Modellbewertung und Gewinnung geschäftlicher Erkenntnisse an, um Trainingskonzepte, Lernformate und Diskussionen zu Anwendungsfällen zu gestalten, kritisch zu hinterfragen und zu bereichern.
• Zu Ihren Verantwortlichkeiten gehört außerdem die Unterstützung von Pilotprojekten, Prototypen, Demonstrationen und praktischen Beispielen. Dabei arbeiten Sie mit Dateningenieurinnen, Produktverantwortlichen, Architektinnen, geschäftlichen Stakeholdern und Fachexpert*innen zusammen, um sicherzustellen, 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.

• 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 Anwenderinnen, Fachkräfte, Expertinnen 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.
• Erfahrung in Training, Moderation, Wissensaustausch, Mentoring, Beratung, Gemeinschaftsaufbau oder Kompetenzentwicklung ist sehr wünschenswert.
• Strategische Denkweise, analytische Problemlösungskompetenz, Neugier sowie ein ausgeprägter Qualitätsanspruch und Fokus auf praktische Relevanz; außerdem ein kollaborativer Arbeitsstil und die Fähigkeit, Netzwerke über Funktionen, Regionen und fachliche Gemeinschaften hinweg aufzubauen.
• Fließende Englischkenntnisse in Wort und Schrift sowie die Fähigkeit, komplexe Ideen klar zu vermitteln. Deutschkenntnisse sind von Vorteil., * Mehrere Jahre Berufserfahrung in Data Science, maschinellem Lernen, künstlicher Intelligenz, generativer künstlicher Intelligenz, Sprachverarbeitung/großen Sprachmodellen, Statistik oder verwandten Bereichen fortgeschrittener Analytik.