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

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

]]> 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