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# Data Scientist

- **Company:** Deutsche Rentenversicherung Bund
- **Location:** Berlin, Germany
- **Contract:** Permanent contract
- **Skills:** Artificial Intelligence, Amazon Web Services, Microsoft Azure, Information Systems, Databases, Decision Support Systems, Cloud Platform System, Prompt Engineering, AI Platforms
- **Published:** August 11, 2026
- **Apply:** https://de.indeed.com/viewjob?jk=e81eeee6b88bb194

## About the Role

* Eine erfolgreich abgeschlossene wissenschaftliche Hochschulbildung (Master oder Diplom Universität) im IT-, naturwissenschaftlichen oder technischen Bereich

 * Mehrjährige Berufserfahrung als Data Scientist oder AI Engineer mit Schwerpunkt Generative KI

 * Nachweisbare Erfahrung bei der Konzeption und Umsetzung produktiver GenAI- oder RAG Lösungen

 * Nachweisbare Projekterfahrungen mit agilen Vorgehensmodellen (zum Beispiel Scrum)

 * Mehrjährige praktische Erfahrung in Python sowie moderner KI Frameworks (zum Beispiel PyTorch, LangChain)

 * Fundierte Kenntnisse aktueller Large Language Models, Embedding-Verfahren, Vector-Datenbanken und Retrieval-Verfahren

 * Erfahrung mit Prompt Engineering, Agentic AI, Tool Calling, MCP (Model Context Protocol) sowie strukturierten Evaluierungsverfahren

 * Sehr gute Deutschkenntnisse in Wort und Schrift

 * Wünschenswert sind Erfahrungen im Einsatz von Cloud-Plattformen (zum Beispiel AWS, Azure) sowie hybriden und On-Premise-KI-Plattformen

 * Eine analytische und selbstständige Arbeitsweise sowie ein proaktives Kommunikationsverhalten mit einer ausgeprägten Kooperationsbereitschaft und vernetztes Denken in der agilen Zusammenarbeit runden Ihr Profil ab

## Description

* Verantwortliches Konzeptionieren, Entwickeln und Implementieren anspruchsvoller GenAI-Lösungen auf Basis von Large Language Modes (LLM) in crossfunktionalen Teams

 * Technisch Gesamtverantwortlich für die Architektur, Umsetzung und kontinuierliche Weiterentwicklung von GenAI-Anwendungsfällen

 * Konzeptionieren, Entwickeln und Optimieren von RAG-Modellen (Retrieval-Augmented Generation) sowie Auswählen und Anpassen von LLMs für domänenspezifische Anwendungsfälle

 * Planen und Umsetzen von Modellanpassungen (Fine Tuning), Embedding-Strategien sowie Evaluierungs- und Benchmarkverfahren

 * Entwickeln robuster KI-Pipelines einschließlich Guardrails, Content-Filtering, Prompt-Schutzmechanismen, Observability und Qualitätssicherung sowie Verfahren zur Bewertung von Antwortqualität, Halluzinationsrate, Retrieval-Qualität und Modellperformance

 * Visualisieren und Analysieren großer Datenmengen zur Detektion von Bias oder Daten-Drifts und zur Sicherstellung der Datenqualität

 * Strategisches und fachliches Mitgestalten der hausweiten Technologielandschaft zur Weiterentwicklung in eine KI-versierte Organisation

 * Mentoring von Junioren und Mid-Level Data Scientists sowie klares Kommunizieren komplexer Ergebnisse an alle Stakeholder


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