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# Data Science Engineer

- **Company:** WIMEX Agrarprodukte Import und Export GmbH
- **Location:** Regenstauf, Germany
- **Contract:** Permanent contract
- **Skills:** Artificial Intelligence, Cluster Analysis, Web Development, Python (Programming Language), KNIME, Machine Learning, Enterprise Data Management, Large Language Models, Prompt Engineering, Fastapi, Scikit Learn, Information Technology, HuggingFace, Low-code
- **Published:** September 11, 2026
- **Apply:** https://jobs.meinestadt.de/regenstauf/standard?id=260115994

## About the Role

B Studienberufe

Gewünschte Fähigkeiten & Kenntnisse

Machine Learning
Low-Code
KNIME
Praktikumserfahrung
Berufserfahrung
Informatik
Scikit-learn
MCP
Englisch
Landwirtschaft
Data Science
Python
Datenkompetenz
Wirtschaftsinformatik
Automatisierung
Engineering
Deutsch
Durchsetzungsvermögen
Offenheit
Teamfähigkeit
Eigenmotivation, Abgeschlossenes Studium in Informatik, Datenwissenschaft, Wirtschaftsinformatik, Mathematik oder vergleichbar - alternativ nachgewiesene Praxiserfahrung

Kenntnisse in KNIME (Workflow-Erstellung, Datenpipelines, Automatisierung); Erfahrung mit dem KNIME Business Hub von Vorteil

Praxiserfahrung im Bereich Generative KI: Sprachmodelle (LLMs), Prompt Engineering, RAG-Architekturen und LLM-Agenten

Solides Verständnis klassischer Machine-Learning-Methoden (Regression, Klassifikation, Clustering, Modellbewertung)

Programmierkenntnisse in Python (z. B. scikit-learn, LangChain, Hugging Face, FastAPI)

Ausgeprägte Teamfähigkeit: Sie arbeiten gerne gemeinsam an komplexen Architekturen, teilen Ihr Wissen proaktiv und sehen kollektiven Erfolg als Ziel - nicht persönliche Unentbehrlichkeit

Freude daran, Nicht-Techniker*innen für Daten zu begeistern und ihnen durch No-Code-/Low-Code-Tools eigenständiges Arbeiten zu ermöglichen

Hands-on-Mentalität: Sie bringen Ideen schnell zum Laufen und verbessern sie konsequent - pragmatisch und lösungsorientiert

Sehr gute Deutschkenntnisse in Wort und Schrift; Englischkenntnisse für technische Dokumentation von Vorteil

## Description

Mitgestaltung und Weiterentwicklung der konzernweiten KI-Architektur - gemeinsam im Team, transparent und nachvollziehbar für alle Beteiligten

Entwicklung, Training und Evaluation von Machine-Learning-Modellen (klassisches ML sowie generative KI / Large Language Models)

Aufbau und Betrieb automatisierter Datenpipelines mit KNIME sowie Python - von der Rohdatenquelle bis zur produktiven Anwendung

Konzeption und Umsetzung von Retrieval-Augmented-Generation (RAG)-Systemen und LLM-basierten Agenten zur intelligenten Erschließung von Unternehmensdaten

Enge Zusammenarbeit mit Kolleginnen und Kollegen aus verschiedenen Fachbereichen an einer gemeinsamen Gesamtarchitektur - kollektiv, offen und auf Augenhöhe

Aktive Weitergabe von Datenkompetenz an Business User durch No-Code- und Low-Code-Ansätze (z. B. KNIME Business Hub) - Wissen bleibt im Team, nicht in der Black Box

Unterstützung bei der Einführung und Pflege von KI-Werkzeugen und -Plattformen (LLM-Gateway, MCP Server, Custom Apps) gemäß der Wimex KI-Architektur

Dokumentation von Modellen, Pipelines und Architekturen so, dass andere Teammitglieder sie verstehen, übernehmen und weiterentwickeln können


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