Senior Data Scientist - Chemical Engineering & Verfahrenstechnik (m/w/d)

In dieser Rolle arbeiten Sie an zukunftsweisenden Data-Science-, ML- und Generative-AI-Lösungen für die Chemie-, Prozess- und Fertigungsindustrie. Sie entwickeln skalierbare AI-Anwendungen, prüfen Produktionsprozesse gemeinsam mit Fachexperten und sorgen für Betrieb, Weiterentwicklung und MLOps-Standards in Cloud-Umgebungen. Sie kommunizieren Ergebnisse klar beim Kunden und treiben die Architekturentscheidungen sowie Frameworks voran. Die Position bietet die Chance, AI-gestützte Transformation in Industrieprojekten maßgeblich zu gestalten.

• Vertrauensarbeitszeit
• hybrides Arbeitsmodell
• Kita-Zuschuss
• Betriebliche Altersvorsorge mit 20% Zuschuss
• & Weiterbildung
• Fahrradleasing nach Probezeit

• Konzeption, Entwicklung und Implementierung von Data-Science-, ML- und Generative-AI-Lösungen
• Entwicklung skalierbarer ML-/AI-Anwendungen (Zeitreihen, Anomalie-Erkennung, Optimierung, LLM-/RAG-/Agentic-Architekturen)
• Analyse komplexer Produktionsprozesse mit Fachexperten und Übersetzung fachlicher Fragestellungen in produktionsreife AI-Lösungen
• Deployment, Betrieb und Weiterentwicklung der Lösungen auf Cloud-Plattformen (Azure, AWS) sowie Databricks; Etablierung von MLOps- bzw. LLMOps-Standards
• Interdisziplinäre Zusammenarbeit mit Data Scientists, AI Engineers, Data Engineers und Fachexperten; Begleitung des Projektlebenszyklus
• Präsentation von Ergebnissen beim Kunden, Unterstützung bei Architekturentscheidungen; Entwicklung wiederverwendbarer Frameworks, Assets und Best Practices

• Mehrjährige Vollzeit-Berufserfahrung (mind. 2 Jahre) als Data Scientist, ML Engineer oder AI Engineer
• Gutes Verständnis von Chemie-, Pharma- oder Produktionsprozessen und Fähigkeit, Fragestellungen in datengetriebene Lösungen zu überführen
• Produktionserfahrung mit Data-Science-/ML-Lösungen (Zeitreihen, Anomalie-Erkennung, statistische Modellierung, Optimierung)
• Praktische Erfahrung mit Generative AI und Agentic AI (LLMs, RAG-Architekturen, LangChain/LangGraph/AutoGen; Prompt Engineering)
• Sehr gute Python-Kenntnisse; Erfahrung mit API-Entwicklung, Containerisierung (Docker/Kubernetes) und idealerweise MLOps/LLMOps
• Praktische Cloud-Erfahrung (Azure oder AWS) sowie idealerweise Databricks
• Ausgeprägte analytische Fähigkeiten, strukturierte, pragmatische Arbeitsweise; Teamfähigkeit; gute Deutsch- und Englischkenntnisse
• Reisebereitschaft im Rahmen von Consulting

• Analytische Fähigkeiten
• Strukturierte Arbeitsweise
• Pragmatischer Lösungsansatz
• Python-Entwicklung
• Machine Learning; Zeitreihenanalyse; Anomalie-Erkennung; statistische Modellierung; mathematische Optimierung
• Generative AI; LLMs; RAG-Architekturen; LangChain; LangGraph; AutoGen; Prompt Engineering