AI Data Analyst Chat- und Voicebot Entwicklung - Google Dialogflow CX (m/w/d)

Stellenbeschreibung:

Overview

In dieser Rolle arbeiten Sie an der Konzeption, Analyse und Optimierung von GenAI-basierten Chat- und Voicebots. Sie analysieren Kundeninteraktionen, Sprach- und Textdaten, führen Sentiment-Analysen durch und verbessern Intent-Erkennung, Entity Recognition sowie die Klassifizierung von Kundenanliegen. Sie bauen KPI-Modelle, Dashboards und Monitoring-Lösungen für Conversational-AI-Systeme und entwickeln Agentic-/Multi-Agent-Architekturen. Zusammenarbeit mit Business-, Data-, UX-, Compliance- und IT-Teams sowie Begleitung von Tests, Pilot- und Rollout-Phasen runden das Profil ab. Eine persönliche Ausrichtung auf maßgeschneiderte Conversational-AI-Lösungen bietet die Möglichkeit, Kundenerlebnis

Leistungen / Benefits

Remote-Möglichkeit

Verantwortungsbereiche

Konzeption, Analyse und Optimierung von GenAI-basierten Chat- und Voicebots
Analyse von Kundeninteraktionen, Sprach- und Textdaten sowie Durchführung von Sentiment-Analysen
Entwicklung und Optimierung von Intent-Erkennung, Entity Recognition und Kundenanliegen-Klassifizierung
Aufbau von KPI-Modellen, Dashboards und Monitoring-Lösungen für Conversational-AI-Systeme
Design und Umsetzung von Agentic-AI- und Multi-Agent-Architekturen
Erstellung personalisierter Conversational-AI-Lösungen und digitaler Kundenservices
Definition von Dialogflüssen, Dialogdesign und Unterstützung bei API-Anbindungen
Zusammenarbeit mit Business-, Data-, UX-, Compliance- und IT-Teams
Begleitung von Test-, Pilot- und Rollout-Phasen

Zentrale Anforderungen

Fundierte Erfahrung im Bereich Conversational AI, Chatbots und/oder Voicebots
Sehr gute Kenntnisse in Google Dialogflow CX, Google Conversation AI und Google Cloud Platform (GCP)
Sehr gute Python- und SQL-Kenntnisse sowie Erfahrung in der Analyse großer strukturierter und unstrukturierter Datenmengen
Praktische Erfahrung mit Generative AI, LLMs (GPT, Gemini, Claude), RAG und LLM-Orchestrierung
Erfahrung mit NLP-Themen wie Sentiment Analysis, Text Classification, NER, Topic Modeling und Prompt Engineering
Erfahrung im agilen Projektumfeld (Scrum/Kanban) sowie in der Zusammenarbeit mit Business- und IT-Stakeholdern