Senior Data Scientist für AI Enablement_#3386

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Einsatzort: Frankfurt am Main; Vor-Ort-Enablement und PI Planning, erforderlichenfalls weitere deutsche Standorte

Laufzeit: 02.11.2026–31.12.2026; ca. 1,97 Monate

Umfang: 30 PT davon 24 remote, 6 Onsite = 80,00% remote

Auslastung: Durchschnitt ca. 3,50 Tage/Woche

Onshore: Deutschland

Sprache / gefordertes Sprachniveau: Deutsch – annähernd muttersprachliche Kenntnisse (C2)

Für die weitere Bearbeitung Ihrer Bewerbung sind diese Angaben zwingend erforderlich: Bitte nennen Sie Ihre gewünschte Abrechnungsart sowie Ihren Stunden- oder Tagessatz, jeweils getrennt für Remote und Onsite. Geben Sie außerdem an, ob Reisekosten enthalten sind oder separat berechnet werden. Bei separater Berechnung nennen Sie bitte die Höhe bzw. die Berechnungsgrundlage.

- Konditionen / Abrechnungsart (Stunden- oder Tagessatz)

- Stundensatz Remote (EUR/Stunde) und Stundensatz Onsite (EUR/Stunde)

- Oder Tagessatz Remote (EUR/Tag) und Tagessatz Onsite (EUR/Tag)

- Reisekosten

Unternehmensweiter Ausbau von KI-Kompetenz durch Lern-/Austauschformate, Tools und Ressourcen. Generative KI und LLM-Anwendungsfälle identifizieren, priorisieren und testen, um Produktivität und Qualität administrativer und Softwareentwicklungsprozesse zu verbessern.

Agil unter SAFe nach internen CIO/CDO-Prozessvorgaben. Verpflichtend: Confluence, SharePoint, Jira, interne KI-/Cloud-/Datenplattformen und integrierte Anwendungen wie GitHub. Bereitgestellt: Benutzerkonto, Laptop mit Office 365 und VPN sowie GitLab-Lizenz.

Eigenständig und selbstorganisiert: Explorative AI-Enablement-Formate zur Erkennung von Optimierungs-/Automatisierungspotenzialen durchführen; KI-Use-Cases und Geschäftschancen ableiten. Daten mit Statistik, Machine Learning, Coding Assistants und KI-Assistenztools analysieren. KI-Modelle für Analyse/Vorhersage, Visualisierungen, Berichte, Dashboards und interaktive Analyseoberflächen konzipieren und prototypisch ausarbeiten. Leitfäden, Dokumentation, Best-Practice-Repositories sowie Prompting-Ansätze/-Bibliotheken erstellen. Modellierungsverfahren, Algorithmen, Metriken, KI-Tools und Coding Assistants auswählen und beraten. IT-/Fachexperten zu generativer und agentischer KI beraten; Analyseprozesse, Methodenentscheidungen, Modellergebnisse und Enablement-Maßnahmen dokumentieren.

- M1: Konzeption und Durchführung von KI-Enablement-Programmen im Konzernumfeld (>10.000 Mitarbeitende, 3 Jahre) zur Anwendung generativer/agentischer KI-Werkzeuge (M365 Copi, Kiro) im Arbeitskontext; 3 Referenzen.

- M2: Nachweisliche Anwendung und Vermittlung von Prompt-Engineering-Methoden für generative KI-Tools im Unternehmenskontext über 3 Jahre; 3 Referenzen.

- M3: Ausgeprägte Kenntnisse/Erfahrungen in Methodenvielfalt der Wissensvermittlung (Blended Learning, Community-Formate) und Begleitung von IT-Veränderungsprozessen in Großkonzernen (>10.000 Mitarbeitende, 3 Projektreferenzen); Senior (> 5 Jahre Erfahrung).

- M4: Bedarfs-/Anforderungsanalyse, Priorisierung und Übersetzung fachlicher und technischer Bedarfe in geeignete KI-Enablement-Maßnahmen; 3 Referenzen.

- M5: Nachweisliche Erfahrung und tiefgehendes Verständnis aktueller KI-Werkzeuge im Unternehmenskontext (Funktionsweise, Einsatzszenarien, Grenzen, Best Practices), insbesondere M365 Copilot, Copilot Studio und vergleichbare KI-Assistenten; 3 Referenzen.

- S1: Ausgeprägte Kommunikationsstärke; komplexe Inhalte verständlich und motivierend an Stakeholder von technischen Experten bis C-Level-Entscheidungsträgern vermitteln; Senior (> 5 Jahre Erfahrung); 60%.

- S2: Feedback-/Evaluationsmethoden (NPS, Reifegrademessung, KPI-basierte Wirkungsmessung); 3 Referenzen; 20%.

- S3: Gute Kenntnisse agiler Methoden (z.B. Scrum, Kanban, SAFe) und nachweisliche Zusammenarbeit in cross-funktionalen Teams aus Entwicklern, IT-Spezialisten und Business-Stakeholdern; Senior (> 5 Jahre Erfahrung); 20%.