52 Data Science Manager Jobs

Data Science Projekte leiten, mit Fokus auf Operations Stakeholder. Mindestens 5 Jahre Erfahrung in Data Science. Aufbau von Beziehungen zu Stakeholdern.

Erhebung, Analyse und Spezifikation komplexer fachlicher Anforderungen. Mindestens 7 Jahre Praxiserfahrung in der Entwicklung moderner Softwarelösungen. Flexible Arbeitszeit und 60% Teleworking.

Entwicklung skalierbarer Data Pipelines, Aufbau von Datenmodellen und Workflows. Sehr gute SQL- und Python-Kenntnisse erforderlich. Arbeit an produktiven Cloud-Datenplattformen. Bietet Raum für eigene Ideen und gezielte Weiterentwicklung.

Entwicklung und Umsetzung einer KI-Strategie, Identifikation von KI-Anwendungsfällen und Planung von KI-Projekten. Mehrjährige Berufserfahrung im Umfeld Künstlicher Intelligenz ist erforderlich. Langfristige Perspektive in einem zukunftssicheren Unternehmen.

Aufbau und Weiterentwicklung einer Data-, BI- und AI-Plattform. Konzeption skalierbarer Datenpipelines (ETL/ELT). Mehrjährige Berufserfahrung als Data Engineer, Analytics Engineer, BI Engineer oder AI/Data Platform Engineer. Sehr gute Kenntnisse in SQL, Datenmodellierung, Data Warehousing sowie ETL-/ELT-Architekturen. Flexible Arbeitszeitgestaltung.

Konzeption und Weiterentwicklung des Data-Governance-Frameworks, inkl. Rollen, Prozessen, Richtlinien. Vorerfahrung mit Data-Governance-Plattformen von Vorteil. Unterstützung bei der Einführung der Data-Governance-Plattform Dataspot.

Gestaltung und Betrieb von Daten- und KI-Projekten, inklusive Aufbau von Datenplattformen und ML-Systemen. Fließende Deutsch- und Englischkenntnisse sind erforderlich. Möglichkeit zur vollen Gestaltungsfreiheit bei der Infrastruktur.

Weiterentwicklung und Operationalisierung der Data Governance, Durchführung von Metadatendokumentation und Datenforensik. Fundierte Kenntnisse im Bankenwesen und Erfahrung mit Tools wie JIRA/Confluence sind erforderlich. Förderung des persönlichen Wachstums durch Weiterbildungen.

Weiterentwicklung und Administration von Siemens NX und PLM-Systemen. Mehrjährige Erfahrung in mechanischer Konstruktion und CAD/PLM-Systemen erforderlich. Attraktives Arbeitsumfeld mit beruflichen Entwicklungsmöglichkeiten.

Softwareentwicklung, Requirements Engineering, Testing, Machine Learning oder Data Engineering. Erste praktische Erfahrung in Softwareentwicklung (.NET/C#, Python, SQL oder Web/Mobile) ist von Vorteil. Einblick in innovative Medizintechnik.

Technische Betreuung zentraler Cluster-Services, Verbesserung von CI/CD-Pipelines und GitOps. Fundierte Erfahrung im Software Engineering und DevOps. Flexible Arbeitszeiten und Home-Office-Möglichkeit.

Koordination von AI-Initiativen, Bewertung von AI-Use-Cases und Steuerung der Wertschöpfung. Mehrjährige Berufserfahrung im Bereich Data/AI ist erforderlich. Möglichkeit zur aktiven Mitgestaltung von Prozessen.