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# Senior Data Scientist & AI Expert

- **Company:** rpc - The Retail Performance Company
- **Location:** München, Germany
- **Experience:** Expert
- **Contract:** Permanent contract
- **Skills:** A/B Testing, Application Programming Interfaces (APIs), Agile Methodology, Artificial Intelligence, Data Analysis, Software as a Service, Information Systems, Information Engineering, Integrated Development Environments, Python (Programming Language), Machine Learning, NumPy, Scrum Methodology, Recommender Systems, Cloud Services, Tensorflow, Software Engineering, SQL Databases, Management of Software Versions, Data Processing, Feature Engineering, Software Distribution, Pytorch, Large Language Models, Pandas, Scikit Learn, Information Technology
- **Published:** September 25, 2026
- **Apply:** https://jobs.meinestadt.de/muenchen/standard?id=260113765

## About the Role

B Studienberufe, * Studium in Data Science, Informatik, Statistik, Mathematik oder Wirtschaftsinformatik bzw. gleichwertige Qualifikation

 * Mindestens 4 Jahre relevante Berufserfahrung im Data/AI-Umfeld, idealerweise mit Beratungserfahrung bzw. in plattformnahen Rollen
 * Tiefe methodische Kenntnisse in statistischer Analyse, Zeitreihen, Machine Learning und EDA; Erfahrung mit GenAI/LLMs oder Recommender-/Forecasting-Use Cases
 * Sehr gute Python-Skills (pandas, numpy, scikit-learn; ideal: PyTorch/TensorFlow) und sichere SQL-Praxis; R von Vorteil
 * Routine in Datenaufbereitung, Qualitätssicherung, Versionierung, Tests, Observability und reproduzierbarer Forschung
 * Erfahrung in agiler Produktentwicklung; stark im Projektmanagement und in der Zusammenarbeit mit Software Engineers und Fachbereichen
 * Ausgeprägte Lösungsorientierung, analytisches Denken und kundenorientiertes Auftreten; sehr gute Präsentations- und Kommunikationsfähigkeiten
 * Vorteilhaft: Erfahrung mit E-Commerce/MarTech, skalierbaren SaaS-/Plattform-Setups und Cloud-Services
 * Sichere (mind. C1) Deutsch- und Englischkenntnisse

## Description

Machine Learning
Datenaufbereitung
Budget
Experience Design
Mobilität
Informatik
Weiterbildung
Englisch
Spirit
SCRUM
NumPy
HR-Bereich
Entwicklungsumgebungen
Rollout
Policy
Datenschutz
Security
EDA
Forecasting
Projektmanagement
Frühstück
TensorFlow
Kommunikation
Wirtschaftsinformatik
SaaS
Engineering
Customer Journey
Analytisches Denken
Offenheit
Verantwortungsvolle Arbeitsweise
Kommunikationsfähigkeit
Flexibilität
Wertschätzung
Kundenorientierung, Deine Mission Deine Aufgaben - Data Science, Beratung & AI-Ausrichtung en.

 * Data Strategy & Business Analytics
 + Use-Case-Scoping entlang der Customer Journey (Marketing, Sales, After-Sales): Machbarkeit, Risiko, ROI
 + KPI-Frameworks definieren (z. B. Conversion, CLV, NPS, Time-to-Resolution) und Wirkung messbar machen
 * AI-Modellierung und GenAI-Anwendungen
 + Entwicklung praxistauglicher ML-Modelle (z. B. Propensity, Churn, Forecasting, Recommender) mit sauberem Feature Engineering
 + GenAI/LLM dort einsetzen, wo sinnvoll: Wissenszugriff, Textzusammenfassung, Antwortassistenz, Klassifikation/Extraktion
 + Evaluierung mit Fokus auf Genauigkeit, Robustheit, Fairness sowie Kosten-/Latenz-Trade-offs; Guardrails und Halluzinationskontrollen berücksichtigen
 * Experimentdesign & Evaluierung
 + Offline-/Online-Metriken, A/B-Tests, Baselines, Power-Analysen und Stoppkriterien; Ergebnisse in klare Handlungsempfehlungen übersetzen
 * Visualization & Reporting
 + Explorations-Dashboards, Entscheidungs-Storylines, Model Cards; adressatengerechte Kommunikation für Fachbereich, Management und IT
 * Schnittstelle zu Software Development
 + Saubere Handover-Pakete: APIs, Modellartefakte, Tests, Dokumentation; enge Abstimmung zur Integration in Services/Plattformen
 + Qualität gemeinsam sichern: Versionierung, Testbarkeit, Observability, Security-Standard
 * IT Project Management
 + End-to-end Projektverantwortung: Backlog-Priorisierung, Meilensteine, Risiken/Abhängigkeiten, Budget und Statusreports
 + Agile Delivery (Scrum/Kanban): Planung, Reviews, Retros; klare, transparente Kommunikation
 * Data Engineering & IT System/KI-Tool Rollout (kooperativ)
 + Anforderungen an Datenquellen/Pipelines formulieren, Datenqualität sichern
 + KI-(Tool)-Rollouts begleiten: Use-Case-Fit, Datenschutz/Security, Training & Enablement, Erfolgsmessung


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