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

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

Frankfurt am Main Vollzeit 75000 - 95000 € / Jahr (geschätzt) Homeoffice (teilweise)
EPAM Systems

Auf einen Blick

  • Aufgaben: Leite die Entwicklung von innovativen Daten- und KI-Lösungen zur Lösung komplexer Geschäftsprobleme.
  • Unternehmen: Führendes Unternehmen im Bereich IT-Dienstleistungen mit einem kreativen und unterstützenden Team.
  • Vorteile: 30 Tage Urlaub, betriebliche Altersvorsorge, Weiterbildungsmöglichkeiten und flexible Arbeitszeiten.
  • Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit hervorragenden Karrierechancen und regelmäßigen Teamevents.
  • Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der KI und arbeite an spannenden Projekten mit echtem Einfluss.
  • Qualifikationen: Erfahrung in Data Science und Machine Learning sowie starke Kommunikationsfähigkeiten.

Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 75000 - 95000 € 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 Lösung von Problemen wie Daten- und Modellverschiebung.
  • Aufbau und Optimierung von GenAI- und Agentic-AI-Systemen einschließlich RAG, multimodalen KI-Anwendungen, Lösungen mit Mensch-in-der-Schleife und Bewertungsrahmen.
  • Implementierung und Überwachung von KI-Governance-Rahmen zur Gewährleistung der Einhaltung von Vorschriften, ethischen KI-Prinzipien und verantwortungsvoller 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 des 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 höherer Abschluss oder eine Promotion ist von Vorteil.
  • Umfangreiche Berufserfahrung in der Datenwissenschaft und im maschinellen Lernen mit nachweisbaren Erfolgen bei der Bereitstellung produktionsreifer Lösungen; frühere Erfahrungen in der IT-Beratung oder im Dienstleistungsbereich sind 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 der Entwicklung von GenAI/Agentic-AI-Anwendungen.
  • 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), verantwortungsvoller 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.
  • 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

Unser Unternehmen ist ein ausgezeichneter Arbeitgeber, der Ihnen die Möglichkeit bietet, als Senior/Lead Data Scientist in einem dynamischen und innovativen Umfeld zu arbeiten. Mit flexiblen Arbeitsmodellen und einer starken Unternehmenskultur fördern wir kontinuierliches Lernen und persönliche Entwicklung, während wir gleichzeitig auf eine positive Work-Life-Balance achten. Unsere Auszeichnungen als Great Place To Work® und die zahlreichen Mitarbeiterbenefits, wie 30 Tage Urlaub und regelmäßige Schulungen, machen uns zu einem attraktiven Arbeitgeber in Städten wie München, Berlin, Leipzig und Frankfurt.

EPAM Systems

Kontaktdaten:

EPAM Systems Recruiting-Team

StudySmarter Expertenrat🤫

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

Tipp Nummer 1

Netzwerken ist der Schlüssel! Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit anderen Data Scientists und Branchenexperten in Kontakt zu treten. Teile deine Projekte und Erfolge, um sichtbar zu werden und potenzielle Arbeitgeber auf dich aufmerksam zu machen.

Tipp Nummer 2

Bereite dich gut auf Vorstellungsgespräche vor! Informiere dich über das Unternehmen und die spezifischen Herausforderungen, die sie im Bereich Data Science haben. So kannst du gezielt zeigen, wie deine Fähigkeiten und Erfahrungen dazu passen.

Tipp Nummer 3

Zeige deine Leidenschaft für AI und Data Science! Sprich über aktuelle Trends und Technologien, die dich interessieren. Das zeigt, dass du nicht nur die nötigen Fähigkeiten hast, sondern auch ein echtes Interesse an der Branche.

Tipp Nummer 4

Bewirb dich direkt über unsere Website! Dort findest du nicht nur die neuesten Stellenangebote, sondern auch Informationen über unser Team und unsere Unternehmenskultur. Lass uns gemeinsam die Zukunft der Datenwissenschaft gestalten!

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 🫡

Sei du selbst!:Wenn du deine Bewerbung schreibst, sei authentisch und zeig uns, wer du wirklich bist. Wir suchen nach Menschen, die nicht nur die richtigen Fähigkeiten haben, sondern auch gut ins Team passen.

Mach es klar und präzise:Halte deine Bewerbung übersichtlich und auf den Punkt. Verwende klare Sprache und vermeide Fachjargon, wenn es nicht nötig ist. So können wir deine Qualifikationen schnell erfassen.

Betone deine Erfolge:Erzähl uns von deinen bisherigen Projekten und Erfolgen im Bereich Data Science und AI. Zeige uns, wie du komplexe Probleme gelöst hast und welche Ergebnisse du erzielt hast – das interessiert uns brennend!

Bewirb dich über unsere Website:Wir empfehlen dir, deine Bewerbung direkt über unsere Website einzureichen. So stellst du sicher, dass sie schnell bei uns ankommt und du alle notwendigen Informationen bereitstellst.

Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei EPAM Systems vorbereitet

Verstehe die Anforderungen

Mach dich mit den spezifischen Anforderungen der Stelle vertraut. Lies die Jobbeschreibung gründlich durch und notiere dir, welche Fähigkeiten und Erfahrungen besonders betont werden. So kannst du gezielt auf diese Punkte eingehen und zeigen, dass du die richtige Person für den Job bist.

Bereite konkrete Beispiele vor

Überlege dir einige konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Berufserfahrung, die deine Fähigkeiten in den geforderten Bereichen demonstrieren. Sei bereit, über Projekte zu sprechen, bei denen du innovative Daten- und KI-Lösungen entwickelt hast, und erkläre, wie du komplexe Probleme gelöst hast.

Zeige deine Kommunikationsfähigkeiten

Da die Rolle auch Kundenengagement erfordert, ist es wichtig, dass du deine Kommunikationsfähigkeiten unter Beweis stellst. Übe, technische Konzepte einfach und verständlich zu erklären, damit du zeigen kannst, dass du in der Lage bist, mit verschiedenen Stakeholdern effektiv zu kommunizieren.

Bleib auf dem neuesten Stand

Informiere dich über aktuelle Trends und Entwicklungen im Bereich Data Science und KI. Zeige während des Interviews, dass du ein tiefes Verständnis für neue Technologien und deren Anwendung hast. Dies wird nicht nur dein Fachwissen unterstreichen, sondern auch dein Engagement für kontinuierliches Lernen.