Senior Data Scientist / AI Engineer (w/m/d)

Senior Data Scientist / AI Engineer (w/m/d) Verstärke unser Data Science & AI-Team in Köln oder Frankfurt am Main. Du bringst starke analytische Skills mit, weißt wie man KI-Lösungen robust in Produktion bringt und hast echten Spaß daran, Neues auszuprobieren und das Team voranzubringen.

Das haben wir zu bieten:

• Ein aufgeschlossenes Team, das dir den Einstieg in die Welt von Cologne Intelligence erleichtert


• Den Grundsatz, dass uns deine Zeit kostbar ist: Wir arbeiten zu vernünftigen Zeiten, Meetups sind Arbeitszeit und mit einem Sabbatical nimmst du dir bei Bedarf eine Auszeit


• Viel Remote-Flexibilität statt klassisches Beratungsleben aus dem Koffer: Arbeite im Homeoffice oder in unseren Büros in Köln oder Frankfurt mit gelegentlichen Einsätzen deutschlandweit


• Unsere Überzeugung, dass dein Wissenshunger gestillt werden sollte! Daher geben wir dir volle Flexibilität durch ein frei planbares Fortbildungsbudget für die persönliche Weiterbildung. Und einen Udemy Business-Account bekommst du noch obendrauf!


• Modernes Equipment mit freier Wahl zwischen macOS, Windows und Ubuntu


• Tolle Events mit deinen Kolleg*innen: Hackathons, Open Fridays, Sport Events und unseren Social Day


• Die Möglichkeit, als Mitglied unserer CI One Mitarbeitergenossenschaft aktiv das Unternehmen mitzugestalten

Das werden deine Aufgaben sein:

• Du repräsentierst die Cologne Intelligence bei unseren Kunden, zeigst die Potenziale von Data Science und KI auf und begleitest gemeinsam mit Kunden und Team den gesamten Weg von der initialen Fragestellung bis zum Deployment der produktiven Lösung


• Du berätst Kunden zu verantwortungsvollem KI-Einsatz und sorgst dafür, dass Governance, Guardrails, Datenschutz (DSGVO) und regulatorische Anforderungen wie der AI-Act berücksichtigt werden


• Du sorgst dafür, dass KI-Systeme nachweisbar funktionieren: Systematische Evaluation und Testing statt „sieht in der Demo gut aus\" – z. B. Regressionstests bei Prompt- oder Modelländerungen


• Du etablierst die passenden automatisierten MLOps-Prozesse für einen stabilen Betrieb und denkst Versionierung, Reproduzierbarkeit und Skalierbarkeit von Anfang an mit – dabei triffst du bewusste Trade-off-Entscheidungen


• Du identifizierst die Data Requirements hinter konkreten Use Cases und stellst über Data Quality Assessments sicher, dass die Datenbasis für die geplante Lösung trägt