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

United States Digital Space LLC; München; Hybrid; EUR 90.000 - 130.000; Vollzeit

Benefits dieser Stelle

Kita-Zuschuss

Betriebliche Altersvorsorge 20%

Corporate Benefits & Mitarbeiterrabatt

Startguthaben im Merch-Shop

variables Gehaltsteile

Zusammenfassung

United States Digital Space LLC sucht in München eine/n Data Scientist/AI Engineer zur Konzeption, Entwicklung und Implementierung moderner AI-Lösungen für die Chemie- und Prozessindustrie. Sie arbeiten an skalierbaren ML-Anwendungen, Deployment und Betrieb auf Cloud-Plattformen, begleiten den gesamten Projektzyklus und präsentieren Ergebnisse beim Kunden.

Sie verfügen über ein Masterstudium, mehrjährige Erfahrung, exzellente Python-Kenntnisse, Docker/Kubernetes, Cloud-Erfahrung (Azure/AWS) und

Qualifikationen

• Abgeschlossenes Masterstudium im Bereich Chemieingenieurwesen, Verfahrenstechnik oder vergleichbare naturwissenschaftliche Fachrichtung.
• Mehrjährige Berufserfahrung als Data Scientist, ML Engineer oder AI Engineer, idealerweise im Consulting- oder Projektumfeld.
• Fundierte Kenntnisse in der Entwicklung produktionsreifer Data-Science-/ML-Lösungen (Zeitreihen, Anomalieerkennung, Optimierung).
• Praktische Erfahrung mit Generative AI, LLMs, RAG-Architekturen, Prompt Engineering; Evaluierung/Optimierung AI-Systeme.
• Sehr gute Kenntnisse in Python; Erfahrung mit APIs, containerisierung (Docker/Kubernetes) und MLOps/LLMOps.
• Cloud-Erfahrung mit Azure oder AWS und idealerweise Databricks.
• Ausgeprägte analytische Fähigkeiten, strukturierte Arbeitsweise, Teamarbeit; gute Deutsch- und Englischkenntnisse.
• Reisebereitschaft im Rahmen von Consulting.

Aufgaben

• Konzeption, Entwicklung und Implementierung moderner Data-Science-, ML- und Generative-AI-Lösungen für Chemie-/Prozessindustrie.
• Deploy, Betrieb und Weiterentwicklung der Lösungen auf Cloud-Plattformen (Azure/AWS), Databricks; Aufbau von MLOps-Standards.
• Zusammenarbeit mit Data Scientists, AI Engineers, Data Engineers und Fachexperten; Begleitung des Kunden über den Projektlebenszyklus.
• Präsentation von Ergebnissen beim Kunden; Unterstützung bei Architekturentscheidungen; Entwicklung wiederverwendbarer Frameworks.

Kenntnisse

Data Science

Machine Learning

AI Engineering

Cloud Platforms

MLOps/LLMOps

Python

Docker/Kubernetes

Databricks

LangChain / LLM

Kundenberatung

Ausbildung

Masterabschluss in Chemieingenieurwesen/Verfahrenstechnik oder vergleichbar

Tools

Docker

Kubernetes

Databricks

Azure

AWS

LLM Frameworks

Jobbeschreibung

Startdatum

Wir suchen Dich ab sofort an einem unserer deutschen Standorte in München, Nürnberg, Leipzig, Berlin, Essen oder Frankfurt am Main!

Deine Aufgaben Data und AI sind Dein zu Hause? Des Weiteren gestaltet sich Deine neue Herausforderung wie folgt: Du verantwortest die Konzeption, Entwicklung und Implementierung moderner Data Science-, Machine Learning- und Generative AI-Lösungen für Kunden aus der Chemie-, Prozess- und Fertigungsindustrie. Du entwickelst skalierbare Machine Learning- und AI-Anwendungen - von Zeitreihenanalysen, Anomalieerkennung und Optimierungsverfahren bis hin zu LLM-, RAG- und Agentic-AI-Architekturen. Gemeinsam mit unseren Chemie- und Prozessexpert:innen analysierst Du komplexe Produktionsprozesse und übersetzt fachliche Fragestellungen in robuste, produktionsreife AI-Lösungen. Du verantwortest Deployment, Betrieb und kontinuierliche Weiterentwicklung der Lösungen auf modernen Cloud-Plattformen (Azure, AWS) sowie Databricks und etablierst MLOps- bzw. LLMOps-Standards. Du arbeitest interdisziplinär mit Data Scientists, AI Engineers, Data Engineers und Fachexpert:innen zusammen und begleitest unsere Kunden über den gesamten Projektlebenszyklus. Als technische:r Ansprechpartner:in präsentierst Du Ergebnisse beim Kunden, unterstützt bei Architekturentscheidungen und entwickelst wieder verwendbare Frameworks, Assets und Best Practices für unsere Industrieprojekte.

Dein Profil Data ist auch in Deiner DNA? Das solltest Du mitbringen: Erfolgreich abgeschlossenes Studium (mindestens Master) im Bereich Chemieingenieurwesen, Verfahrenstechnik oder einer vergleichbaren ingenieur- bzw. naturwissenschaftlichen Fachrichtung mit Bezug zur Chemie- oder Prozessindustrie. Mehrjährige Vollzeit Berufserfahrung (mind. 2 Jahre) als Data Scientist, Machine Learning Engineer oder AI Engineer, idealerweise im Consulting- oder Projektumfeld. Du verfügst über ein gutes Verständnis von Chemie-, Pharma- oder Produktionsprozessen, beispielsweise durch Dein Studium, frühere berufliche Stationen oder Industrieprojekte und kannst fachliche Fragestellungen in datengetriebene Lösungen übersetzen. Fundierte Erfahrung in der Entwicklung produktionsreifer Data Science- und Machine Learning-Lösungen - bspw. in den Bereichen Machine Learning, Zeitreihenanalyse, Anomalie-Erkennung, statistische Modellierung oder mathematische Optimierung. Alternativ bzw. ergänzend bringst Du praktische Erfahrung im Bereich Generative AI und Agentic AI mit - bspw. mit LLMs, RAG-Architekturen, Agentic Frameworks (LangChain, LangGraph oder AutoGen), Prompt Engineering sowie der Evaluierung und Optimierung produktiver AI-Systeme. Sehr gute Kenntnisse in Python sowie Erfahrung mit modernen Software-Engineering-Praktiken, APIs, Containerisierung (Docker/Kubernetes) und idealerweise MLOps bzw. LLMOps. Praktische Erfahrung mit mindestens einer gängigen Cloud-Plattform (Azure oder AWS) sowie idealerweise mit Databricks. Du überzeugst durch ausgeprägte analytische Fähigkeiten, eine strukturierte und pragmatische Arbeitsweise sowie Freude daran, komplexe Kundenanforderungen eigenverantwortlich im Team zu lösen. Kommunikationsstärke sowie sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse ermöglichen Dir eine souveräne Zusammenarbeit mit Kunden und interdisziplinären Projektteams. Reisebereitschaft im Rahmen einer Consulting-Tätigkeit.

Work-Life-Balance

• Vertrauensarbeitszeit mit flexibler Arbeitszeitgestaltung
• hybrides Arbeitsmodell
• workation - nutze die Möglichkeit aus dem EU-Ausland zu arbeiten

Kultur & Zusammenarbeit

• Einzigartige Teamatmosphäre
• flache Hierarchien zu unserem CEO Alex sowie eine offene Feedbackkultur
• jährliche Teamworkshops auf unserem Data.Castle im Zillertal
• gelebtes Data.Musketeer Prinzip - "einer für alle, alle für einen!", unser [at] Buddy Programm zur besseren Vernetzung
• regelmäßig stattfindende Fach- und Freizeitevents
• hundefreundliche Büros

Fachliche & persönliche Entwicklung

• Intensiver Onboarding- & Einarbeitungsprozess
• persönlicher Entwicklungsplan und individuelle Weiterbildungsmöglichkeiten
• vielfältiges Workshop- und Schulungsangebot innerhalb der Data.Academy durch unsere erfahrenen Data.Musketeers sowie externen Anbieter
• Führungs-, Projektleiter- und Expertenlaufbahn

Vergütung & Zusatzleistungen

• Kita-Zuschuss
• Betriebliche Altersvorsorge mit 20% Bezuschussung
• zahlreiche Corporate Benefits & Mitarbeiterangebote (z.B. für Events und Reisen)
• Startguthaben in unserem internen Merchandise-Shop
• kompetitives Gehalt mit variablen Anteilen

Gesundheit & Wohlbefinden

• Mental Health & Wellbeing Support sowie Coaching und Meditation durch nilo.health
• Fitness- und Yogaräume im Münchner Office
• regelmäßige Mitarbeiterumfragen
• EGYM Well Pass Mitgliedschaft mit Plus1 Option
• Fahrradleasing über Jobrad nach der Probezeit
• interne Gruppen für sportliche Aktivitäten
• kostenlose Heiß- und Erfrischungsgetränke sowie frisches Obst im Office
• Dachterrasse (Grill)

Mobilität

• Zuschuss zum Deutschlandticket
• zentrale Lage der Offices
• gute Anbindung an den Öffentlichen Nahverkehr
• Möglichkeit von anderen Standorten zu arbeiten

AnsprechpartnerinJanineSauer, Senior HR Managerin