Data Scientist | AI Solution Architect (m|w|d)

Wir sind Impulsgeber:innen, Mutmacher:innen, Wegbereiter:innen. Wir passen in keine Schublade und das möchten wir auch nicht. Unsere kompetenzbunten Teams vereinen Kreativität und Innovationskraft mit Umsetzungsintelligenz, um unsere Kund:innen bei der digitalen Transformation zu begleiten.

Als Data Scientist (m|w|d) bei Convidera bist du Teil eines interdisziplinären Squads, das mit Kunden, Gründungsteams und internen Produktentwickler:innen zusammenarbeitet, um echte Businessprobleme mit KI-basierten Lösungen zu adressieren. Du denkst nicht in Modellen, sondern inSystemen, Pipelines und Wertschöpfung – und entwickelst daraus skalierbare, realitätsnahe Ansätze.

• Brücke zwischen Business und Technik: Du arbeitest eng mit unseren Consultants und Kunden zusammen, verstehst deren Herausforderungen und übersetzt Business-Fragen in datengetriebene Antworten, wobei du stets die Datenqualität der Projekt-Pipeline im Blick hast
• End-to-End: Du gestaltest KI-Pipelines von der Datenexploration, über Datenvisualisierungen, die Analyse komplexer Datensätze bis zur Handlungsempfehlung und produktiven Lösung – gerne auch als Prototyp oder MVP
• Konzeption trifft Anwendung: Du übersetzt komplexe technische Zusammenhänge in skalierbare Konzepte, arbeitest aber auch hands-on an Experimentdesigns, um Hypothesen zu validieren
• Lösungsarchitektur: Du definierst, wie ein KI-System technisch aussehen muss, damit es den Business Impact erreicht – von Datenstruktur bis Modellstrategie
• Data Engineering leicht gemacht: Du nutzt Python und gängige Frameworks, um Analysen strukturiert und wiederverwendbar umzusetzen und bringst deine Modelle und Experimente aus Jupyter-Notebooks mit modernen Tools (z.B. Microsoft Azure) in deployed Pipelines
• Multiplikator in der Organisation: Du hilfst mit, unser AI-Ökosystem intern zu stärken – durch Best Practices, strukturiertes Wissen und datengetriebenes Mindset
• Optional: Wenn du möchtest, kannst du an internen Venture-Projekten mitarbeiten oder selbst Initiativen anstoßen
• Projekte mit Impact, die wirklich etwas bewegen mit Zugriff auf spannende Daten, visionäre Kunden und eigene Ventures
• Maximalen Gestaltungsspielraum und die Freiheit, dich fachlich oder unternehmerisch zu entfalten
• Eine offene Feedbackkultur, jährliche Performance Reviews, vielfältige Weiterbildungen und unendlichen Lernmöglichkeiten, um deine individuellen Karriereziele zu verfolgen
• Flexibilität durch mobiles Arbeiten (auch aus dem Ausland), Homeoffice ohne feste Office-Tage und großzügige Gleitzeiten
• Ein wettbewerbsfähiges Gehalt mit transparenten Entwicklungs- und Aufstiegschancen in einem Krisensicheren Umfeld
• 27 Tage bezahlten Urlaub plus Brauchtumstage und Sonderurlaub
• Arbeit im industrial Office in Köln Ehrenfeld, wo auch unsere legendären Sommer- und Weihnachtsfeiern stattfinden
• Weitere Benefits, wie eine vergünstigten Urban Sports Club Mitgliedschaft, eine subventionierte Betriebsrente und unsere Snackbar (im Sommer mit Eistruhe!)
• Mindestens 3 Jahre Erfahrung im Bereich Data Science mit Fokus auf Datenanalyse - entweder im universitären Umfeld (z.B. durch eine Promotion mit Anwendungsbezug) oder im Unternehmenskontext
• Leidenschaft für technische Tiefe und konzeptionelles Denken – du willst nicht nur coden, sondern verstehen und gestalten
• Exzellente Kenntnisse in Python sowie mit gängigen Data-Science- und Visualisierungs-Frameworks (pandas, scikit-learn, PyTorch oder TensorFlow, matplotlib/seaborn)
• Erfahrung mit experimentellen Setups, Prototyping und explorativer Datenanalyse (Time Series, NLP, CV o.ä.)
• Die Fähigkeit, datenbasierte Erkenntnisse adressatengerecht aufzubereiten und visuell überzeugend darzustellen
• Eine analytische, pragmatische und zielorientierte Arbeitsweise - auch bei unvollständigen oder unsauberen Daten
• Freude an der Zusammenarbeit mit Kunden, Stakeholdern und crossfunktionalen Teams und eine hohe Kommunikationsstärke auf Deutsch und Englisch

Zur Kommunikation auf Augenhöhe gehört für uns auch, dass du uns so ansprechen kannst, wie wir dich. Da wir uns alle duzen und du vielleicht auch schon bald zu unserem Team gehörst: Fang' doch in deiner Bewerbung gleich damit an!