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# Data Scientist Applied AI

- **Company:** paretos GmbH
- **Location:** Heidelberg, Germany
- **Experience:** Experienced
- **Contract:** Permanent contract
- **Skills:** Artificial Intelligence, Data Analysis, Business Logic, Customer Data Management, Python (Programming Language), Machine Learning, NumPy, Enterprise Planning Systems, SQL Databases, Pytorch, Large Language Models, Pandas, Scikit Learn, Xgboost
- **Published:** September 23, 2026
- **Apply:** https://www.indeed.com/viewjob?jk=e928c445393d8b12

## About the Role

* Mindestens drei Jahre Erfahrung als Data Scientist, mit Hands-on-Verantwortung als Hauptfokus.
 * Fortgeschritten in Python und sicher in SQL, dazu vertraut mit pandas, polars, numpy sowie sklearn, pytorch, xgboost oder Vergleichbarem.
 * Hands-on-Erfahrung im Modeling, idealerweise Time-Series-Forecasting.
 * Du hast Lösungen nicht nur trainiert, sondern in Produktion gebracht.
 * Sicher in Datenanalyse und Datenmodellierung, inklusive Preprocessing, Cleaning und Exploratory Data Analysis.
 * Sicher in der mathematischen Problemformulierung und deren Lösung.
 * Du bist gerne direkt am Kunden und kannst einen Kundencase technisch steuern: Du führst die fachliche Diskussion, ordnest Anforderungen ein und erklärst Ergebnisse so, dass sie im Fachbereich ankommen.
 * Neugier auf KI-gestütztes Arbeiten. Erfahrung mit LLMs und Agenten ist ein Plus, Lernbereitschaft Voraussetzung.
 * Fließende Deutsch- und Englischkenntnisse.
 * Bonus: Operations Research, Supply Chain / FMCG, ERP- oder Planungssysteme, S&OP-Prozesse.

## Description

Als Data Scientist Applied AI arbeitest du direkt mit unseren Kunden: in Workshops, in der laufenden Abstimmung mit den Fachbereichen aus Supply Chain, Finance und Operations und bei Go-lives vor Ort. Auf Basis unserer DecisionOS Platform entwickelst du Lösungen, die nicht im Notebook enden, sondern im Alltag unserer Kunden Entscheidungen verändern. Den Großteil deiner Zeit verbringst du damit, Kundenprobleme zu verstehen und sie auf die Machine-Learning-, GenAI- und Datenfähigkeiten zu mappen, die die Platform bereitstellt.

 * Du steuerst Kundencases aus technischer Sicht: Anforderungen einordnen, Machbarkeit bewerten, Erwartungen setzen - in direkter Abstimmung mit dem Fachbereich beim Kunden.
 * Du führst die fachliche Diskussion mit dem Kunden: Du erklärst Ergebnisse so, dass sie im Fachbereich ankommen, und machst transparent, warum ein Ergebnis so aussieht, wie es aussieht.
 * Du konfigurierst und verbesserst Forecasting- und Optimierungslösungen auf der DecisionOS Platform - von der Auswahl der richtigen Capability über die Datenanbindung bis zur Evaluation.
 * Du bringst Lösungen in Produktion und sorgst dafür, dass sie dort stabil und nachvollziehbar laufen.
 * Du steigst tief in Kundendaten ein: Datenqualität, Wirkungsketten, die richtigen Forecast-Treiber.
 * Du arbeitest AI-first: Agenten, LLMs und Agentic Engineering sind bei uns Teil des Werkzeugkastens, nicht Spielerei.
 * Du prägst Produkt-Roadmap und Platform mit, indem du erkennst, was aus Plattformsicht wirklich skaliert.
 * Du tauschst dich intensiv mit Forward Deployed Engineers, Product und Data Science aus - und mentorest Kolleg:innen, wo deine Erfahrung weiterhilft.

Typische Anwendungsfelder, in denen du wirkst:

 * Replenishment & Bestandsoptimierung: von der Bedarfsprognose bis zum automatisierten Bestellvorschlag.
 * Demand Forecasting: Identifikation der richtigen Forecast-Treiber, Konfiguration, Evaluation gegen echte Geschäftszahlen.
 * Semantisches Datenlayer aufsetzen: das Datenmodell und die Geschäftslogik beim Kunden so aufbauen, dass Forecasts genau werden und Auswertungen verlässlich sind.
 * Socrates aufsetzen: unseren Agenten beim Kunden in Betrieb nehmen - Anbindung an das semantische Datenlayer, Konfiguration und Evaluation der Antworten., Du arbeitest hybrid: den Großteil deiner Zeit mit dem Team in unserem Heidelberger Büro, in enger Zusammenarbeit mit Product, Forward Deployed Engineers und Data Science. Gelegentliche Onsite-Arbeit beim Kunden gehört dazu.