Senior Data Scientist – Schwerpunkt KI (m/w/d)

areto consulting gmbh; Germany (OH); On-site; USD 102,716 - 148,367; Full time

Benefits offered by this job

Flexible Arbeitszeiten

Homeoffice oder hybrides Arbeiten

Workation inkl. Reisebudget

Onboarding bei areto

areto Fashion Kollektion

Betriebliche Altersvorsorge

Sonderurlaub für besondere Anlässe

Vereinbarkeit von Familie und Beruf

Job summary

areto sucht Senior Data Scientist / Senior AI Engineer (m/w/d) im Bereich AI & Applications. Sie bauen produktive KI-/ML-Lösungen für verschiedene Kunden auf Basis von Dataplattformen wie Databricks, Snowflake und Fabric.

Fokus liegt auf Code-first Python-Entwicklung, LangChain-Workflows, und einem starken Architektur- und Kundenkommunikationslevel. Sie übernehmen technische Verantwortung in Projekten, leiten PoC-Aufwände ab und gestalten die Kundenworkshops.

Qualifications

• Mehrjährige Erfahrung (Senior-Level) in Data Science und/oder AI Engineering mit nachweisbaren produktiven Projekten.
• Programmierkenntnisse in Python sowie Developer Experience sind wichtig.

Responsibilities

• Design und Umsetzung von GenAI-Lösungen (RAG, Agentic Workflows, Chatbots) mit LangChain/ Lang Graph, LLM Services, FastAPI, Qdrant und Docker.
• Entwicklung klassischer ML-/Analytics-Lösungen (Forecasting, Scoring, Segmentierung) inklusive Feature-Engineering und Evaluation.
• Aufbau produktionsreifer, dokumentierter Daten- und ML-Pipelines mit Fokus auf Developer Experience, Testbarkeit und Wartbarkeit.
• ML Ops & Monitoring: Model-Lifecycle, Drift-/Quality-Monitoring, LLM-Evaluation (ML flow/Langfuse), CI/CD.
• Technische Konzeption und Architektur-Entscheidungen (Build-vs-Buy) im Team.
• Übersetzung von Kundenanforderungen in tragfähige Lösungen – PoCs-Aufwand und Kundenkommunikation.
• Durchführung von Kundenworkshops zur Anforderungsaufnahme oder Use-Case-Identifikation.

Skills

Data Science

AI Engineering

Python

Tools

LangChain

Lang Graph

LLM Services

FastAPI

Qdrant

Docker

Job description

Daten sind überall. Entscheidungssicherheit ist selten. Das ändern wir. Mit Strategie, Technologie und Menschen, die auf Augenhöhe arbeiten. Du bist dabei, wenn aus Datenmengen echte Orientierung wird und aus Orientierung Wertschöpfung.

Was wir bieten...

• Flexible Arbeitszeiten – dank unserer Vertrauensarbeitszeit
• Homeoffice oder hybrides Arbeiten? Bei uns ganz selbstverständlich!
• Workation inkl. Reisebudget – Du entscheidest, von wo aus Du am liebsten arbeitest
• Sensationelles Onboarding und unvergessliche areto-Momente bei unseren Teamevents – inkl. regelmäßigem Big-Bang-Buddy-Breakfast
• Gemeinsames Wachstum – bei uns gestaltest Du aktiv mit. Flexibilität, Eigenverantwortung und unternehmerisches Denken sind bei uns kein Buzzword, sondern gelebter Alltag
• Weiter, immer weiter – in unserer Talentschmiede erwarten Dich hochklassige Academies, interne und externe Schulungen sowie Zertifizierungen
• Und sonst so? Betriebliche Altersvorsorge, areto-Bikeleasing, Sonderurlaub für besondere Anlässe, Vereinbarkeit von Familie und Beruf – und unsere eigene areto Fashion Kollektion

Deine Aufgaben...

Als Senior Data Scientist / Senior AI Engineer (m/w/d) im Bereich AI & Applications der areto baust du produktive KI- und ML-Lösungen für unsere Kunden. Von RAG-/Agenten-Architekturen über Intelligent Document Processing bis zu klassischen ML- und MLOps-Use-Cases im Kontext größerer Datenplattformtechnologien (Databricks, Snowflake, Fabric).

Du baust Software, die in Produktion läuft—Code-first Ansätze in Python, mit KI als festem Teil deines Entwicklungs-Workflows. Low-Code ist für dich ein Werkzeug im Baukasten, kein Ersatz für sauberes Engineering.

Du übernimmst technische Verantwortung in Projekten und Ausschreibungen, bringst Architektur-Entscheidungen voran und bist Sparringspartner für Kunden und Kolleg:innen.

• Design & Umsetzung von GenAI-Lösungen (RAG, Agentic Workflows, Chatbots) mit z.b. Lang Chain / Lang Graph, LLM Services, Fast API, Qdrant und Docker.
• Entwicklung klassischer ML-/Analytics-Lösungen (Forecasting, Scoring, Segmentierung) inkl. sauberem Feature-Engineering und Evaluation.
• Aufbau produktionsreifer, dokumentierter Daten- und ML-Pipelines mit Fokus auf Developer Experience, Testbarkeit und Wartbarkeit.
• ML Ops & Monitoring: Model-Lifecycle, Drift-/Quality-Monitoring, LLM-Evaluation (ML flow/Langfuse), CI/CD.
• Technische Konzeption und Architektur-Entscheidungen (z.b. Build-vs-Buy) gemeinsam mit dem Team.
• Übersetzung von Kundenanforderungen in tragfähige Lösungen—inkl. PoCs Aufwandseinschätzung und Kunden-Kommunikation.
• Durchführung von Kundenworkshops zur Anforderungsaufnahme oder Use-Case Identifikation.

Dein Profil ...

• Mehrjährige Erfahrung (Senior-Level) in Data Science und/oder AI Engineering mit nachweisbaren produktiven Projekten.
• Python auf sehr gutem Niveau — Developer Experience ist dir wichtig, nicht nur „läuft irgendwie