\\\\Introduction\\\\ 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 HybridCloud und KIReise 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 IBMPortfolio 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 Knowhow, um Innovation voranzutreiben und neue Technologien einzuführen. \\\\Your role and responsibilities\\\\ Als Data Scientist bei IBM arbeitest du daran, Geschäftsprobleme mithilfe modernster und OpenSourceTechnologien wie Python, R und TensorFlow sowie IBMTools und unseren KIAnwendungssuiten 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 MachineLearningMethoden Programmierung effizienter, wiederverwendbarer Prozesse zur Datenbereinigung und Datenintegration Entwicklung robuster MachineLearningPipelines Anwendung klassischer MachineLearningAlgorithmen sowie moderner DeepLearningAnsätze (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 nichttechnische Zielgruppen. \\\\Required technical and professional expertise\\\\ Fundierte Grundlagen in Mathematik und/oder Informatik (z.B. Algorithmen) Solide Kenntnisse in Data Science sowie den dazugehörigen Tools und Technologien wie Python, SQL, Pandas, NumPy, Scikitlearn, Transformers Sehr gute Kenntnisse in mindestens einer statistischen Programmiersprache wie R, Python, Scala, SAS, SPSS oder MATLAB Fundiertes Verständnis und praktische Erfahrung im Bereich prädiktiver und präskriptiver Modellierung Ausgeprägte technische und analytische Fähigkeiten, die Fähigkeit, Wirkung und Wachstum voranzutreiben, sowie Erfahrung im Programmieren oder Skripten in Sprachen wie Java oder Python Stärke im analytischen Denken sowie in der Lösung komplexer technischer Probleme durch Debugging, Troubleshooting und die Entwicklung geeigneter Lösungen Freude an Teamarbeit sowie sehr gute mündliche und schriftliche Kommunikationsfähigkeiten Hervorragende Deutschkenntnisse in Wort und Schrift (Niveau C1) Staatsbürgerschaft eines EUMitgliedsstaates oder Deutschlands \\\\Preferred technical and professional experience\\\\ Du hast Interesse an, Verständnis von oder erste Erfahrung mit Design Thinking und agilen Entwicklungsmethoden Du verfügst über ein gutes Verständnis von MLOps und zugehörigen Tools wie IBM Cloud Pak for Data, JupyterLab, Git, Docker, Helm, FastAPI und REST Du hast ein gutes Verständnis von Cloud und ContainerTechnologien (z.B. Red Hat OpenShift, AWS, Azure) Du bist vertraut damit, nutzbare Datensätze aus mehreren strukturierten und unstrukturierten Datenquellen aufzubauen Idealerweise verfügst du über Kenntnisse in der Banken und Finanzdienstleistungsbranche IBM is committed to creating a diverse environment and is proud to be an equal-opportunity employer. All qualified applicants will receive consideration for employment without regard to race, color, religion, sex, gender, gender identity or expression, sexual orientation, national origin, caste, genetics, pregnancy, disability, neurodivergence, age, veteran status, or other characteristics. IBM is also committed to compliance with all fair employment practices regarding citizenship and immigration status.

The role requires a strong foundation in mathematics and/or computer science, including algorithms. Solid knowledge of data science tools and technologies such as Python, SQL, Pandas, NumPy, Scikitlearn, and Transformers is necessary. Proficiency in at least one statistical programming language like R, Python, Scala, SAS, SPSS, or MATLAB is expected. Candidates should have a thorough understanding and practical experience in predictive and prescriptive modeling. Strong technical and analytical abilities, along with programming or scripting experience in languages like Java or Python, are essential. Excellent German language skills at a C1 level are also required.