Lead Data Science

Wir sind stolz darauf, konstant als einer der besten Arbeitsplätze der Welt anerkannt zu werden. Wir sind derzeit die Nr. 1 unter den Beratungsfirmen auf Glassdoor's Liste der besten Arbeitsplätze und haben seit Beginn der Liste im Jahr 2009 einen Platz unter den ersten vier gehalten.

Außergewöhnliche Teams stehen im Mittelpunkt unserer Geschäftsstrategie – sie entstehen jedoch nicht zufällig. Sie erfordern einen gezielten Fokus auf die Zusammenführung eines breiten Spektrums an Hintergründen, Kulturen, Erfahrungen, Perspektiven und Fähigkeiten in einem unterstützenden und integrativen Arbeitsumfeld. Wir stellen Menschen mit außergewöhnlichem Talent ein und schaffen ein Umfeld, in dem jeder Einzelne sowohl beruflich als auch persönlich gedeihen kann.

Sie werden unserem Data Science & Machine Learning Engineering-Gilde innerhalb des AI, Insights & Solutions (AIS) Teams beitreten. Diese Gruppe ist Teil von Bains digitalen Fähigkeiten, die Experten in Analytik, Engineering, Produktmanagement und Design umfasst. In diesem multidisziplinären Umfeld kombinieren Sie tiefgehende technische Expertise mit Geschäftssinn, um unseren Kunden bei der Bewältigung ihrer transformativsten Herausforderungen zu helfen. Sie arbeiten in integrierten Teams zusammen mit unseren allgemeinen Beratern und Kunden, um datengestützte Strategien und KI-gestützte Lösungen zu entwickeln. Unsere kollaborative und unterstützende Kultur fördert Kreativität und kontinuierliches Lernen, sodass wir stets außergewöhnliche Ergebnisse liefern können.

Als Lead Data Scientist sind Sie verantwortlich für das Design, die Implementierung und die Verfeinerung fortschrittlicher Analytik- und Machine Learning-Lösungen in einer Vielzahl von Branchen. Sie übernehmen die Leitung bei End-to-End-Projekten und arbeiten eng mit Kunden und Bain-Teams zusammen, um enterprise-grade, produktionsreife Lösungen zum Leben zu erwecken.

Was Sie tun werden:

• Als Datenwissenschaftsleiter in funktionsübergreifenden Kunden-Teams fungieren und enterprise-grade ML-Lösungen entwickeln und bereitstellen.
• Skalierbare Modelle, Algorithmen und Tools zur Lösung komplexer Geschäftsprobleme entwickeln und Innovationen fördern.
• Hochrangige Geschäftsfragen in strukturierte, umsetzbare Datenwissenschaftsprojekte übersetzen.
• Mit Beratungs- und Engineering-Teams zusammenarbeiten, um Modelle zu operationalisieren und robuste Bereitstellungsumgebungen sicherzustellen.
• Datenumwandlungsmaßnahmen leiten, einschließlich Strukturierung, Bereinigung und Anreicherung vielfältiger Datensätze.
• Best Practices für die Modellentwicklung, Dokumentation und Wiederverwendung über Bains Analytik-Plattformen hinweg festlegen.
• Technische Mentorschaft bieten und technische Konzepte klar an nicht-technische Stakeholder kommunizieren.
• Aktuell bleiben mit aufkommenden Technologien der Datenwissenschaft und Möglichkeiten zur Erweiterung unserer Fähigkeiten und Auswirkungen identifizieren.
• Reisen zu den Kundenstandorten werden erforderlich sein.

Über Sie:

• Abgeschlossenes Studium in Informatik, Ingenieurwesen, Statistik oder einem verwandten Bereich.
• Mindestens 5 Jahre Erfahrung in der Datenwissenschaft oder fortgeschrittener Analytik, davon mindestens 3 Jahre in angewandten Analytik-Rollen.
• Beherrschung von Python mit solider Erfahrung in objektorientierter Programmierung, Tests und skalierbaren ML-Workflows.
• Erfahrung in der Bereitstellung von Modellen über Docker und Orchestrierung mit Tools wie Kubernetes.
• Vertrautheit mit CI/CD-Tools (z.B. GitHub Actions, Jenkins).
• Erfahrung mit MLOps-Tools (z.B. MLflow, Kubeflow) und Orchestrierungs-Engines (z.B. Airflow, Luigi).
• Komfortable Arbeit mit SQL- und NoSQL-Datenbanken.
• Starke Kenntnisse von Cloud-Plattformen (AWS, Azure, GCP) und Infrastruktur für ML in großem Maßstab.
• Tiefes Verständnis von Methoden des maschinellen Lernens (überwachtes, unbeaufsichtigtes Lernen) und mindestens einem spezialisierten Bereich (z.B. NLP, Computer Vision, Reinforcement Learning).
• Ausgezeichnete Kommunikationsfähigkeiten und die Fähigkeit zur Zusammenarbeit zwischen technischen und nicht-technischen Teams.
• Fließend in Englisch und Deutsch (professionelles Niveau).

Wünschenswert:

• Erfahrung mit Big Data-Tools (z.B. Spark, Beam).
• Zusätzliche Programmiersprachen.
• Erfahrung mit der Entwicklung und Bereitstellung von GenAI-Lösungen.
• Vertrautheit mit Tableau oder Power BI.
• Erfahrung in der Frontend-Entwicklung (z.B. React, Vue).
• Agile Entwicklungserfahrung.