Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle innovative ML- und AI-Lösungen von der Idee bis zur Umsetzung.
- Unternehmen: Dynamisches Unternehmen mit Fokus auf modernste Technologien und spannende Projekte.
- Vorteile: Flexibles Arbeiten, Weiterbildungsbudget, Sabbaticals und Gesundheitsprogramme.
- Weitere Informationen: Offene Kommunikation und respektvolle Zusammenarbeit sind uns wichtig.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Technologie und arbeite an Projekten mit echtem Impact.
- Qualifikationen: Erfahrung in Python, Cloud-Technologien und ML-Frameworks.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Du brennst für Machine Learning, MLOps und moderne AI-Anwendungen? Du willst nicht nur Modelle basteln, sondern Projekte mit echtem Impact von der Idee bis zum produktiven Betrieb begleiten? Dann bist du bei uns genau richtig. Gemeinsam bringen wir ein enormes Spektrum an ML-, AI- und Software-Engineering-Skills auf den Tisch und arbeiten mit modernsten Technologien an spannenden Kundenprojekten in unterschiedlichsten Branchen. Egal, ob dein Herz für klassische ML-Modelle, Deep Learning, LLMs oder MLOps schlägt – wir haben die passende Herausforderung für dich.
- Wir verstehen die Businessziele unserer Kunden und übersetzen sie in leistungsfähige ML-/AI-Lösungen – von der Use-Case-Identifikation bis zum Deployment.
- Wir identifizieren Optimierungspotenziale und beraten zu passenden ML-Methoden, Tools, Architekturen, Arbeitsweisen und Code-Qualität.
- Wir nutzen moderne Software-Engineering-Praktiken (z. B. OOD, TDD, Agentic Coding) für robuste, skalierbare ML-Systeme.
- Wir entwickeln End-to-End-ML-Pipelines mit Cloud-Technologien (AWS, Azure, Databricks, Snowflake, GCP) – von Data Ingestion bis automatisiertem Retraining.
- Wir analysieren Kundendaten, leiten ML-Lösungen für relevante Business-Cases (z. B. Churn Prediction, Recommendation, Forecasting, Anomaly Detection) ab und bringen sie in Produktion.
- Wir etablieren nachhaltige, reproduzierbare und skalierbare Daten- und Modellprozesse (MLOps, Monitoring, CI/CD für ML).
- Wir entwickeln uns kontinuierlich gemeinsam in neuen ML-, AI- und Cloud-Trends weiter (z. B. LLMs, Generative AI, MLOps-Frameworks).
Du beherrschst Python (pandas, PySpark, scikit-learn, etc.) und SQL im Schlaf. Du bist am Puls der Zeit und bringst praktische Erfahrung in mindestens einer Cloudtechnologie (Azure, AWS oder GCP) im Kontext von ML- oder AI-Workloads mit. Du hast bereits mit Deep-Learning-Frameworks (z.B. PyTorch oder TensorFlow), Computer Vision und dem LLM-Ökosystemen (z. B. LangGraph, AutoGen, Haystack, Hugging Face) Erfahrungen. Du hast gute Erfahrung in Entwicklungsmethoden wie objektorientierter Programmierung oder Test Driven Development und hast schon erfolgreich production-ready Code geschrieben und deployed – im Idealfall inkl. ML-Pipelines. Typische ML- und MLOps-Frameworks und Tools wie MLflow, Azure Machine Learning, Vertex AI, SageMaker, Git & Co. sind dir kein Fremdwort. Du überzeugst durch gute Kommunikationsskills, dein analytisches Denkvermögen und kannst komplexe ML-Themen verständlich erklären. Offene und konstruktive Kommunikation – sei es mit Kollegen oder Kunden – fällt dir leicht, auf Deutsch und Englisch.
Du arbeitest in einem Team, das ML und AI nicht nur „mitmacht“, sondern aktiv gestaltet – von klassischen ML-Modellen bis hin zu State-of-the-Art-LLM-Anwendungen. Du bekommst ein eigenes, jährliches Weiterbildungsbudget: Du entscheidest, in welche Richtung du dich entwickeln willst – z. B. Deep Learning, Generative AI, MLOps-Zertifizierungen oder Cloud-Spezialisierungen – wir unterstützen dich aktiv dabei. Außerdem bieten wir: flexible Arbeitszeiten, großzügige Möglichkeiten für mobiles Arbeiten und Arbeiten aus dem EU Ausland für bis zu 20 Tage/Jahr, sowie Sabbaticals und ein Mental Health Programm. Zuschüsse zum Deutschlandticket und zur betrieblichen Altersvorsorge, Wellpass und Jobrad®.
Bei uns spielen Geschlecht, sexuelle Orientierung, Herkunft, Hautfarbe, Glaube, Alter etc. keine Rolle. Uns ist es wichtig, mit Menschen zusammenzuarbeiten, die Spaß an ihrer Arbeit haben, für ihre Interessen brennen und denen, genau wie uns, gegenseitiger Respekt und Wertschätzung am Herzen liegen. Wenn Du Dich mit unseren Werten identifizieren kannst, freuen wir uns auf Deine Bewerbung!
Machine Learning & AI Consultant* Arbeitgeber: b.telligent Gruppe
b.telligent ist ein hervorragender Arbeitgeber, der eine offene und respektvolle Arbeitskultur fördert, in der Teamarbeit und individuelle Entwicklung im Vordergrund stehen. Mit einem jährlichen Weiterbildungsbudget und flexiblen Arbeitszeiten bieten wir Dir die Möglichkeit, Deine Karriere aktiv zu gestalten und Dich in einem dynamischen Umfeld weiterzuentwickeln. Unsere flachen Hierarchien und die Zusammenarbeit mit führenden Technologiepartnern wie AWS schaffen ein inspirierendes Arbeitsumfeld, in dem Du Deine Leidenschaft für Daten und Technologien voll ausleben kannst.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Machine Learning & AI Consultant* erhalten könntest
✨Wende dich an die richtigen Communities
Schau dir Online-Communities und Foren an, die sich um Data Science drehen, wie Kaggle oder GitHub. Engagiere dich dort aktiv, teile deine Projekte und lerne von anderen – das wird dir helfen, nicht nur einen Fuß in die Tür zu bekommen, sondern auch wertvolle Kontakte zu knüpfen.
✨Präsentiere deine Daten-Projekte
Baue ein Portfolio auf, das deine besten Projekte zeigt. Nutze Plattformen wie GitHub oder eine persönliche Webseite, um deine Arbeiten zu veröffentlichen. Arbeitgeber im Data Science-Bereich schauen oft direkt auf praktische Erfahrungen, also zeig, was du drauf hast!
✨Nimm an Meetups und Hackathons teil
Besuche lokale Data Science-Meetups oder nehme an Hackathons teil. Diese Veranstaltungen sind nicht nur super, um dein Wissen zu erweitern, sondern auch Gold wert für Networking. Du lernst Fachkollegen kennen und kannst auf Lockere Art und Weise Eventualjobs ergattern.
✨Direkte Bewerbungen über unsere Seite
Vergiss nicht, direkt auf unserer Website nach Stellenangeboten bei b.telligent Gruppe zu schauen. Hier kannst du dich auf offene Datenwissenschaftsstellen bewerben und zeigst damit direktes Interesse, das viele Arbeitgeber schätzen!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Machine Learning & AI Consultant* mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Lass deine Daten sprechen!:In einem Bereich wie Data Science ist es entscheidend, dass du deine praktischen Fähigkeiten präsentierst. Wenn du an Projekten gearbeitet hast, die deine Analysefähigkeiten oder dein Wissen über Machine Learning demonstrieren, teile sie in deinem Lebenslauf oder füge einen Link zu deinem GitHub-Portfolio bei. Die Daten, die du analysiert hast, und die Tools, die du verwendest, sollten klar hervorgehoben werden.
Ergebnisse quantifizieren!:Unterstütze deine Erfahrung mit quantifizierbaren Ergebnissen. Zeige, wie du durch deine Analysen oder Modelle zur Entscheidungsfindung beigetragen hast oder wie deine Berechnungen den Rohdaten neue Erkenntnisse entlockt haben. Arbeitgeber in der Data Science sind oft an konkreten Verbesserungen und Effizienzsteigerungen interessiert!
Erläutere deine Lernbereitschaft!:Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, zeige in deinem Anschreiben, dass du bereit bist, zu lernen und dich weiterzuentwickeln. Sprich über deine Neugier für neue Technologien oder Methoden im Data Science Bereich. Vielleicht hast du auch Kurse besucht oder Zertifikate erworben, die deine Begeisterung zeigen!
Die richtige technische Sprache!:Achte darauf, dass deine Bewerbung alle relevanten technischen Begriffe enthält, die in der Data Science gebräuchlich sind. Nenne spezifische Programmier- und Analysetools wie Python, R oder SQL, die du beherrschst. Dies macht es für die Rekrutierer einfacher, schnell zu erkennen, dass du für die Rolle als Machine Learning & AI Consultant* bei b.telligent Gruppe gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei b.telligent Gruppe vorbereitet
✨Bereite deine technischen Skills vor
In einem Vorstellungsgespräch für eine Data-Science-Position wird oft dein Wissen über Tools wie Python, R oder SQL getestet. Mach dich mit gängigen Algorithmen und deren Einsatzmöglichkeiten vertraut, denn technische Fragen können schnell kommen. Lass uns sicherstellen, dass du in diesen Bereichen glänzt!
✨Verschaffe dir einen Überblick über Projekte
Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, ist es wichtig, dass du konkrete Erfahrungen und Projekte vorweisen kannst. Wenn du bereits an Data-Science-Projekten gearbeitet hast, sei bereit, diese in der Tiefe zu erläutern und zu diskutieren, wie du die Probleme gelöst hast. Dein Portfolio kann hier einen echten Unterschied machen!
✨Vorbereitung auf case studies
In Data-Science-Interviews sind case studies und praktische Probleme häufig Teil des Gesprächs. Übe, wie du strukturiert und logisch an solche Aufgaben herangehst. Arbeitgeber möchten sehen, wie du Daten analysierst und Lösungen entwickelst – bring also deine analytischen Fähigkeiten mit!
✨Zeige deine Leidenschaft für Daten
Mehr denn je geht es bei einer Vollzeitstelle darum, dass du nicht nur die Skills hast, sondern auch wirklich für das Feld brennst. Teile Anekdoten oder Erfahrungen, die zeigen, wie du zur Datenwissenschaft gekommen bist und was dich fasziniert. Diese Begeisterung kann für b.telligent Gruppe entscheidend sein!