Senior / Lead Data Scientist – AI specialist (m/f/d)

Senior / Lead Data Scientist – AI specialist (m/f/d)

Leipzig Vollzeit 65000 - 85000 € / Jahr (geschätzt) Homeoffice (teilweise)
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Auf einen Blick

  • Aufgaben: Leiten Sie die Entwicklung innovativer Daten- und KI-Lösungen zur Lösung komplexer Geschäftsprobleme.
  • Unternehmen: Das Unternehmen bietet hybride Arbeitsmöglichkeiten in München, Berlin, Leipzig oder Frankfurt.
  • Vorteile: 30 Tage Urlaub, betriebliche Altersvorsorge und regelmäßige Leistungsbeurteilungen.
  • Weitere Informationen: Das Unternehmen ist mehrfach ausgezeichnet, darunter Great Place To Work 2026.
  • Warum dieser Job: Führen Sie ein Team und gestalten Sie zukunftsweisende AI-Lösungen in einem preisgekrönten Arbeitsumfeld.
  • Qualifikationen: Erforderlich sind umfangreiche Erfahrungen in Data Science und Machine Learning sowie Kenntnisse in Python.

Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 65000 - 85000 € pro Jahr.

Wir suchen einen Senior/Lead Data Scientist, der unser Team in München, Berlin, Leipzig oder Frankfurt, Deutschland, im hybriden Arbeitsmodus verstärkt. In dieser Rolle werden Sie die Entwicklung und Bereitstellung von hochmodernen Daten- und KI-Lösungen innerhalb unserer IT-Dienstleistungspraktiken vorantreiben. Sie kombinieren tiefgehende technische Expertise mit strategischem Denken und effektiver Kundenbindung, um produktionsreife, hochwirksame Ergebnisse in der Datenwissenschaft zu liefern.

Verantwortlichkeiten

  • Leitung des Designs, der Entwicklung und der Bereitstellung innovativer Daten- und KI-Lösungen zur Bewältigung komplexer geschäftlicher Herausforderungen.
  • Zusammenarbeit mit Geschäftspartnern und Datenengineering-Teams zur Definition von Projektzielen, technischen Anforderungen und Lieferfahrplänen.
  • Engagement mit Kunden zur Kommunikation von Daten- und KI-Möglichkeiten, Risiken und Strategien in klaren und zugänglichen Begriffen.
  • Anwendung tiefgehender Expertise in fortgeschrittener Analysemodellierung, Algorithmusauswahl und statistischer Inferenz zur praktischen Lösung komplexer Geschäftsprobleme.
  • Kontinuierliche Feinabstimmung und Verfeinerung von Modellen zur Verbesserung der Leistung, Genauigkeit, Skalierbarkeit und Zuverlässigkeit über mehrere Anwendungsfälle hinweg.
  • Design und Implementierung von End-to-End-Datenwissenschafts-Workflows unter Gewährleistung robuster MLOps-Praktiken und produktionsreifer Codequalität.
  • Entwicklung und Anwendung von Bewertungsrahmen zur Beurteilung der Modellgenauigkeit, -leistung und Dateneignung sowie zur Behebung von Problemen wie Daten- und Modellverschiebung.
  • Aufbau und Optimierung von GenAI- und Agentic-AI-Systemen einschließlich RAG, multimodalen KI-Anwendungen, Human-in-the-Loop-Lösungen und Bewertungsrahmen.
  • Implementierung und Überwachung von KI-Governance-Rahmen zur Gewährleistung der Einhaltung von Vorschriften, ethischen KI-Prinzipien und verantwortungsvollen KI-Praktiken.
  • Definition und Durchsetzung von Standards für Codierungspraktiken, Modellevaluation, Dokumentation und Datenwissenschafts-Workflows im Team.
  • Bereitstellung von Mentoring und technischer Führung für Junior- und Mid-Level-Datenwissenschaftler zur Förderung einer Kultur der Innovation und kontinuierlichen Lernens.
  • Aktualisierung des Wissens über Branchentrends, aufkommende Technologien und regulatorische Entwicklungen, die die Datenwissenschaft und KI betreffen.

Anforderungen

  • Abschluss in Datenwissenschaft, Informatik, Statistik, Mathematik, Physik oder einem verwandten Bereich; ein fortgeschrittener Abschluss oder Ph.D. ist von Vorteil.
  • Umfangreiche Berufserfahrung in der Datenwissenschaft und im maschinellen Lernen mit nachweislichem Erfolg bei der Bereitstellung produktionsreifer Lösungen; frühere Erfahrung in der IT-Beratung oder im Dienstleistungsbereich ist sehr geschätzt.
  • Tiefe Kenntnisse in mindestens zwei ML/AI-Domänen (z.B. natürliche Sprachverarbeitung, maschinelles Lernen, Computer Vision, Zeitreihen, Empfehlungssysteme, generative und agentische KI).
  • Expertise in Python und fortgeschrittene Kenntnisse in Datenwissenschafts- und KI-Frameworks wie scikit-learn, PyTorch, MLflow, Plotly, Streamlit und LangChain.
  • Fortgeschrittenes Verständnis von LLMs, RAG-Systemen, Vektordatenbanken, Prompt Engineering und GenAI/Agentic AI-Anwendungsentwicklung.
  • Nachgewiesene Erfahrung mit Cloud-Plattformen (AWS, Azure oder GCP), Produktionsbereitstellungspipelines und verwandten ML/AI-Frameworks (z.B. Amazon SageMaker, Bedrock, Microsoft Azure Machine Learning, Foundry, Google Vertex AI).
  • Praktische Erfahrung mit DataOps-Prinzipien und der Implementierung von CI/CD für Datenpipelines; Kenntnisse in Tools wie Palantir Foundry, Celonis, Kubernetes & Flux (GitOps) und DataDog.
  • Praktische Erfahrung mit Microsoft Foundry, Copilot, Power Platform und Azure AI Search.
  • Kenntnisse in KI-Governance, regulatorischer Compliance (einschließlich GDPR und EU-KI-Regulierungsrahmen), verantwortungsvollen KI-Prinzipien und Erfahrung in großen deutschen Unternehmens-IT-Umgebungen (z.B. Change Management, Betriebsrat, deutscher Datenschutz).
  • Starke schriftliche und mündliche Kommunikationsfähigkeiten in Deutsch und Englisch mit der Fähigkeit, Kunden zu engagieren und Junior-Teammitglieder zu betreuen.

Wir bieten

  • 30 Tage Urlaub pro Jahr.
  • Betriebliche Altersvorsorge.
  • Regelmäßige Leistungsbeurteilungen.
  • Rabatt auf Fitness-First Black Membership.
  • bitkom - Corporate Benefits.
  • Employee Stock Purchase Plan (ESPP) (unterliegt bestimmten Zulassungsvoraussetzungen).
  • Lern- und Entwicklungsmöglichkeiten, einschließlich interner Schulungen und Coachings, beruflicher Zertifizierungen und Kurse.
  • Freundliches und angenehmes Arbeitsteam.
  • Regelmäßige Unternehmens- und soziale Veranstaltungen.
  • Flexible und remote Arbeitsmöglichkeiten.
  • Ausgezeichnete Arbeitsumgebung: Great Place To Work zertifiziert 2026, Kununu (Top Company 2022–2026), NewWork Business Award 2025 für herausragende Kultur, Innovation und Mitarbeiterzufriedenheit.

Senior / Lead Data Scientist – AI specialist (m/f/d) Arbeitgeber: EPAM Systems, Inc.

Das Unternehmen bietet eine flexible Arbeitsumgebung in großen deutschen Städten und fördert kontinuierliches Lernen durch interne Schulungen und Zertifizierungen. Mit einer starken Ausrichtung auf ethische KI-Praktiken und regulatorische Compliance ist es ein Vorreiter in der IT-Dienstleistungsbranche.

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Kontaktdaten:

EPAM Systems, Inc. Recruiting-Team

StudySmarter Expertenrat🤫

Wir sind der Meinung, dass Sie so Senior / Lead Data Scientist – AI specialist (m/f/d) erhalten könnten

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 EPAM Systems, Inc. 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 Senior / Lead Data Scientist – AI specialist (m/f/d) mit Bravour zu bestehen

Datenwissenschaft
Maschinenlernen
Python
scikit-learn
PyTorch
MLflow
Cloud-Plattformen (AWS, Azure, GCP)

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 Senior / Lead Data Scientist – AI specialist (m/f/d) bei EPAM Systems, Inc. gut geeignet bist.

Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei EPAM Systems, Inc. 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 EPAM Systems, Inc. entscheidend sein!