Als Data Scientist Applied AI arbeitest du direkt mit unseren Kunden: in Workshops, in der laufenden Abstimmung mit den Fachbereichen aus Supply Chain, Finance und Operations und bei Go-lives vor Ort. Auf Basis unserer DecisionOS Platform entwickelst du Lösungen, die nicht im Notebook enden, sondern im Alltag unserer Kunden Entscheidungen verändern. Den Großteil deiner Zeit verbringst du damit, Kundenprobleme zu verstehen und sie auf die Machine-Learning-, GenAI- und Datenfähigkeiten zu mappen, die die Platform bereitstellt.
- Du steuerst Kundencases aus technischer Sicht: Anforderungen einordnen, Machbarkeit bewerten, Erwartungen setzen – in direkter Abstimmung mit dem Fachbereich beim Kunden.
- Du führst die fachliche Diskussion mit dem Kunden: Du erklärst Ergebnisse so, dass sie im Fachbereich ankommen, und machst transparent, warum ein Ergebnis so aussieht, wie es aussieht.
- Du konfigurierst und verbesserst Forecasting- und Optimierungslösungen auf der DecisionOS Platform – von der Auswahl der richtigen Capability über die Datenanbindung bis zur Evaluation.
- Du bringst Lösungen in Produktion und sorgst dafür, dass sie dort stabil und nachvollziehbar laufen.
- Du steigst tief in Kundendaten ein: Datenqualität, Wirkungsketten, die richtigen Forecast-Treiber.
- Du arbeitest AI-first: Agenten, LLMs und Agentic Engineering sind bei uns Teil des Werkzeugkastens, nicht Spielerei.
- Du prägst Produkt-Roadmap und Platform mit, indem du erkennst, was aus Plattformsicht wirklich skaliert.
- Du tauschst dich intensiv mit Forward Deployed Engineers, Product und Data Science aus – und mentorest Kolleg:innen, wo deine Erfahrung weiterhilft.
Typische Anwendungsfelder, in denen du wirkst:
- Replenishment & Bestandsoptimierung: von der Bedarfsprognose bis zum automatisierten Bestellvorschlag.
- Demand Forecasting: Identifikation der richtigen Forecast-Treiber, Konfiguration, Evaluation gegen echte Geschäftszahlen.
- Semantisches Datenlayer aufsetzen: das Datenmodell und die Geschäftslogik beim Kunden so aufbauen, dass Forecasts genau werden und Auswertungen verlässlich sind.
- Socrates aufsetzen: unseren Agenten beim Kunden in Betrieb nehmen – Anbindung an das semantische Datenlayer, Konfiguration und Evaluation der Antworten.
