Data Scientist (m/w/d)

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.

Als Data Scientist bei IBM arbeitest du daran, Geschäftsprobleme mithilfe modernster und Open‑Source‑Technologien wie Python, R und TensorFlow sowie IBM‑Tools und unseren KI‑Anwendungssuiten zu lösen. Du bereitest Daten auf, analysierst und interpretierst sie, um Erkenntnisse zu gewinnen, aufkommende Trends vorherzusagen und fundierte Empfehlungen für Stakeholder abzuleiten. In deiner Rolle können unter anderem folgende Aufgaben in deinen Verantwortungsbereich fallen:

• 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.

• Gute Grundlagen in Mathematik und/oder Informatik (z. B. erste Kenntnisse in Algorithmen)

• Erfahrungen im Bereich Data Science sowie mit relevanten Tools und Technologien wie Python, SQL, Pandas, NumPy, Scikit‑learn oder Transformers

• Grundkenntnisse in mindestens einer statistischen Programmiersprache wie R, Python, Scala, SAS, SPSS oder MATLAB

• Grundverständnis von prädiktiven und präskriptiven Modellierungsansätzen; erste praktische Erfahrungen sind von Vorteil

• Interesse an technischen und analytischen Fragestellungen sowie  Erfahrungen im Programmieren oder Skripten, z. B. mit Java oder Python

• Analytisches Denkvermögen und die Bereitschaft, sich in komplexe technische Themen einzuarbeiten sowie Probleme strukturiert zu lösen

• Freude an Teamarbeit und gute Kommunikationsfähigkeiten in Wort und Schrift

• Sehr gute Deutschkenntnisse (N die Bereitschaft, sich in komplexe technische Themen einzuarbeiten sowie Probleme strukturiert zu lösen

• Freude an Teamarbeit und gute Kommunikationsfähigkeiten in Wort und Schrift

• Sehr gute Deutschkenntnisse (Niveau C1)

• Staatsbürgerschaft eines EU‑Mitgliedsstaates oder Deutschlands

• Du hast Interesse an Design Thinking und agilen Entwicklungsmethoden; erste Berührungspunkte sind von Vorteil

• Du bringst ein grundlegendes Verständnis von MLOps mit oder möchtest dich in Tools wie IBM Cloud Pak for Data, JupyterLab, Git, Docker, Helm, FastAPI und REST einarbeiten

• Du hast erste Kenntnisse zu Cloud‑ und Container‑Technologien (z. B. Red Hat OpenShift, AWS, Azure) oder bist motiviert, dir diese anzueignen

• Du hast erste Erfahrungen im Umgang mit strukturierten und unstrukturierten Daten oder möchtest lernen, daraus nutzbare Datensätze zu erstellen

• Branchenkenntnisse im Banken‑ oder Finanzdienstleistungsbereich sind ein Plus, aber nicht zwingend erforderlich