Senior Data Scientist – GenAI & Predictive AI ab 18.01.2027 | 6+ Monate (Hybrid / Frankfurt am Main)

Project overview

Senior Data Scientist – GenAI & Predictive AI ab 18.01.2027 | 6+ Monate (Hybrid / Frankfurt am Main)

Für unseren Endkunden aus der Finanzdienstleistungsbranche suchen wir einen erfahrenen Senior Data Scientist (m/w/d) mit fundierter Expertise in Generative AI, Machine Learning und statistischer Modellierung.

Im Rahmen eines unternehmensweiten AI-Programms unterstützen Sie die Entwicklung und Evaluierung innovativer KI-Lösungen. Der Schwerpunkt liegt auf der Kombination klassischer Data-Science-Methoden mit modernen GenAI-Technologien, insbesondere Retrieval-Augmented Generation (RAG), Large Language Models (LLMs) und Predictive AI.

Responsibilities

• Entwicklung, Implementierung und Validierung von Machine-Learning-Modellen und statistischen Verfahren für operative Anwendungsfälle
• Konzeption und praktische Umsetzung von GenAI- und RAG-basierten Proofs of Concept (PoCs)
• Entwicklung systematischer Evaluierungsframeworks für LLM-Anwendungen hinsichtlich Faithfulness, Answer Relevance, Context Recall und Halluzinationserkennung
• Implementierung und Evaluierung von LLM-as-a-Judge-Ansätzen sowie verschiedener Chunking-, Retrieval- und Kontextstrategien
• Analyse und Aufbereitung unstrukturierter und semi-strukturierter Daten, Dokumente und Tabellen
• Entwicklung und Optimierung von Prompt-Engineering- und Few-Shot-Prompting-Strategien
• Definition quantitativer Qualitätsmetriken zur objektiven Bewertung und Entscheidungsfindung für KI-Anwendungsfälle
• Enge Zusammenarbeit mit AI Engineers, Entwicklern und Fachbereichen in agilen Projektteams

Requirements

Skills:

Projektrahmen:

Sind Sie bereit für eine neue Herausforderung in einem innovativen AI-Umfeld? Dann senden Sie Ihren aktuellen CV als Word-Dokument unter Angabe Ihrer Verfügbarkeit und Ihres Stundensatzes.

Wir operieren als Personalberatungsunternehmen. Sämtliche Formulierungen dieser Ausschreibung sind geschlechts- und altersneutral zu verstehen. Wir begrüßen Bewerbungen qualifizierter Kandidatinnen und Kandidaten unabhängig von Alter, Geschlecht oder persönlichem Hintergrund.

• Abgeschlossenes Studium der Informatik, Mathematik, Statistik, Physik, Data Science oder einer vergleichbaren quantitativen Fachrichtung (Master oder Promotion)
• Fundierte praktische Erfahrung in Data Science, Statistik und Machine Learning, insbesondere Supervised/Unsupervised Learning, Tree-Based Models, Zeitreihenanalyse und NLP
• Sehr gute Python-Kenntnisse sowie Erfahrung mit Pandas/Polars, NumPy, Scikit-learn und PyTorch und/oder TensorFlow
• Nachweisbare Hands-on-Erfahrung mit Generative AI, Large Language Models (LLMs) und Retrieval-Augmented Generation (RAG)
• Fundiertes Verständnis von Tokenisierung, Embeddings, Context Windows, Retrieval-Mechanismen und modernen Reasoning Models
• Praktische Erfahrung in der Entwicklung und quantitativen Evaluierung von LLM-/RAG-Anwendungen, idealerweise mit Ragas, DeepEval oder Langfuse Evals
• Sehr gute Kenntnisse im Prompt Engineering und Few-Shot Prompting
• Erfahrung in der schnellen Entwicklung und objektiven Bewertung von KI-Prototypen
• Erfahrung mit agilen Methoden wie Scrum oder Kanban
• Idealerweise Erfahrung mit Dataiku DSS, Explainable AI (SHAP/LIME) sowie KI-Governance und regulatorischen Anforderungen
• Branchenkenntnisse im Banken- oder Finanzdienstleistungsumfeld von Vorteil
• Verhandlungssichere Deutschkenntnisse (mindestens C1) sowie gute Englischkenntnisse
• Bereitschaft zu regelmäßigen Vor-Ort-Einsätzen in Frankfurt am Main, bei Bedarf auch an mehreren aufeinanderfolgenden Tagen
• Python, Pandas, Polars, NumPy, Scikit-learn
• PyTorch, TensorFlow, Machine Learning, Predictive AI
• Generative AI, LLMs, RAG, NLP, Prompt Engineering
• Ragas, DeepEval, Langfuse Evals, LLM-as-a-Judge
• Dataiku DSS, SHAP, LIME (von Vorteil)
• Start: 18.01.2027
• Laufzeit: 6+ Monate mit Option auf Verlängerung
• Standort: Frankfurt am Main / Hybrid
• Auslastung: Nach Vereinbarung
• Vertragsart: Freiberufliche Projektbasis
• Sprache: Deutsch C1+ (zwingend erforderlich), Englisch