Data Scientist (m/w/d)

IBM; Köln; Hybrid; EUR 90.000 - 120.000; Vollzeit

Zusammenfassung

IBM Consulting sucht eine hochqualifizierte Fachkraft für Datenwissenschaften in Deutschland. Sie arbeiten in hybriden Delivery Centers und verantworten die Analyse komplexer Datenquellen sowie die Implementierung und Validierung von prädiktiven Modellen mit Fokus auf Big Data und Machine Learning.

Sie arbeiten in einem agilen Umfeld mit Scientists, Engineers und Consultants und kommunizieren Ergebnisse klar an Stakeholder.

Qualifikationen

• Fundierte Grundlagen in Mathematik und/oder Informatik (z. B. Algorithmen).
• Ausgeprägte technische und analytische Fähigkeiten, um Wirkung zu steigern.
• Sehr gute mündliche und schriftliche Kommunikationsfähigkeiten, Teamarbeit.
• Hervorragende Deutschkenntnisse in Wort und Schrift (Niveau C1).

Aufgaben

• Analyse und Aufbereitung komplexer Datenquellen.
• Implementierung und Validierung prädiktiver und präk skriptiver Modelle sowie Entwicklung und Pflege statistischer Modelle mit Fokus auf Big Data und ML-Methoden.
• Programmierung effizienter, wiederverwendbarer Prozesse zur Datenbereinigung und -integration.
• Entwicklung robuster Machine-Learning-Pipelines.
• Anwendung ML-Algorithmen sowie Deep-Learning-Ansätze (z. B. GenAI).
• Zusammenarbeit in agilem Umfeld mit Scientists, Engineers, Consultants und Datenbankadministratoren.
• Dokumentation und Kommunikation mit internen/externalen Stakeholdern über Geschäftsanforderungen und Modellierungstechniken.
• Vermittlung von Modellergebnissen an technische und nicht-technische Zielgruppen.

Kenntnisse

Mathematik/Informatik Grundlagen

Analytische Fähigkeiten

Teamfähigkeit

Deutschkenntnisse C1

Ausbildung

Master's Degree

Tools

Python

SQL

Pandas

NumPy

Scikit-learn

Transformers

R

Scala

SAS

SPSS

MATLAB

Jobbeschreibung

Introduction

Eine Karriere bei IBM Consulting basiert auf langfristigen Beziehungen und enger Zusammenarbeit mit Kunden auf der ganzen Welt.

Introduction

Eine Karriere bei IBM Consulting basiert auf langfristigen Beziehungen und enger Zusammenarbeit mit Kunden auf der ganzen Welt. Du wirst mit Vordenkern aus verschiedenen Branchen zusammenarbeiten, um die Hybrid‑Cloud‑ und KI‑Reise der innovativsten und wertvollsten Unternehmen weltweit zu verbessern. Deine Fähigkeit, Wirkung zu beschleunigen und bedeutende Veränderungen für deine Kunden zu schaffen, wird durch unser strategisches Partnerökosystem und unsere leistungsstarken Technologieplattformen im IBM‑Portfolio unterstützt – einschließlich Software und Red Hat. Neugier und der stetige Wunsch nach Wissen bilden die Grundlage für Erfolg bei IBM Consulting. In deiner Rolle wirst du ermutigt, bestehende Standards infrage zu stellen, Ideen über deinen Aufgabenbereich hinaus zu erforschen und kreative Lösungen zu entwickeln, die bahnbrechende Ergebnisse für ein breites Kundennetzwerk liefern. Unsere Kultur der Weiterentwicklung und Empathie konzentriert sich auf langfristiges berufliches Wachstum und Entwicklungsmöglichkeiten in einem Umfeld, das deine einzigartigen Fähigkeiten und Erfahrungen wertschätzt. In dieser Position wirst du in einem unserer IBM Consulting Client Innovation Centers (Delivery Centers) arbeiten, in denen wir tiefgehende technische und branchenspezifische Expertise für eine Vielzahl von Kunden aus dem öffentlichen und privaten Sektor weltweit bereitstellen. Unsere Delivery Centers bieten unseren Kunden lokal verfügbare Fachkenntnisse und technisches Know‑how, um Innovation voranzutreiben und neue Technologien einzuführen.

Your Role And Responsibilities

• Analyse und Aufbereitung komplexer Datenquellen
• Implementierung und Validierung prädiktiver und präskriptiver Modelle sowie Entwicklung und Pflege statistischer Modelle mit Schwerpunkt auf Big Data und dem Einsatz von Machine‑Learning‑Methoden
• Programmierung effizienter, wiederverwendbarer Prozesse zur Datenbereinigung und Datenintegration
• Entwicklung robuster Machine‑Learning‑Pipelines
• Anwendung klassischer Machine‑Learning‑Algorithmen sowie moderner Deep‑Learning‑Ansätze (z. B. GenAI)
• Arbeit in einem agilen, kollaborativen Umfeld und Zusammenarbeit mit Scientists, Engineers, Consultants und Datenbankadministratoren unterschiedlicher Fachrichtungen, um analytische Strenge und statistische Methoden auf Fragestellungen der Verhaltensvorhersage anzuwenden
• Dokumentation und Kommunikation mit internen und externen Kunden (z. B. Fachabteilungen) und Stakeholdern zur Ermittlung von Geschäftsanforderungen, Auswahl geeigneter Modellierungstechniken sowie Präsentation vorgeschlagener Lösungen und Ergebnisse
• Bewertung von Modellierungsergebnissen und Vermittlung dieser Ergebnisse an technische und nicht‑technische Zielgruppen.

Diese Position ist innerhalb der Hybrid Cloud & Data Service Line.

Preferred Education

Master's Degree

Required Technical And Professional Expertise

• Fundierte Grundlagen in Mathematik und/oder Informatik (z. B. Algorithmen)
• Solide Kenntnisse in Data Science sowie den dazugehörigen Tools und Technologien wie Python, SQL, Pandas, NumPy, Scikit‑learn, Transformers
• Sehr gute Kenntnisse in mindestens einer statistischen Programmiersprache wie R, Python, Scala, SAS, SPSS oder MATLAB
• Fundiertes Verständnis und praktische Erfahrung im Bereich prädiktiver und präskriptiver Modellierung
• Ausgeprägte technische und analytische Fähigkeiten, die Fähigkeit, Wirkung und Wachstum voranzutreiben, sowie Erfahrung im Programmieren oder Skripten in Sprachen wie Java oder Python
• Stärke im analytischen Denken sowie in der Lösung komplexer technischer Probleme durch Debugging, Troubleshooting und die Entwicklung geeigneter Lösungen
• Freude an Teamarbeit sowie sehr gute mündliche und schriftliche Kommunikationsfähigkeiten
• Hervorragende Deutschkenntnisse in Wort und Schrift (Niveau C1)
• Staatsbürgerschaft eines EU‑Mitgliedsstaates oder Deutschlands

Preferred Technical And Professional Experience

• Du hast Interesse an, Verständnis von oder erste Erfahrung mit Design Thinking und agilen Entwicklungsmethoden
• Du verfügst über ein gutes Verständnis von MLOps und zugehörigen Tools wie IBM Cloud Pak for Data, JupyterLab, Git, Docker, Helm, FastAPI und REST
• Du hast ein gutes Verständnis von Cloud‑ und Container‑Technologien (z. B. Red Hat OpenShift, AWS, Azure)
• Du bist vertraut damit, nutzbare Datensätze aus mehreren strukturierten und unstrukturierten Datenquellen aufzubauen
• Idealerweise verfügst du über Kenntnisse in der Banken‑ und Finanzdienstleistungsbranche