Auswahl-Stellenangebote für Data Science Künstliche in Stuttgart

Du führst eigenständig Recherchen und Marktanalysen zu passenden KI-Lösungen durch („Greenfield-Ansatz“)Du bereitest Entscheidungsvorlagen für die Geschäftsführung auf und arbeitest eng mit ihr an der strategischen Auswahl geeigneter ToolsDu begleitest die Einführung und Implementierung von KI-Lösungen – von der Konfiguration über erste Tests bis hin zur Schulung der NutzerDu gestaltest aktiv die digitale Transformation in unserem Unternehmen mit und bringst eigene Ideen und Perspektiven ein Das bringst Du mit Laufendes Studium in (Wirtschafts-)Informatik, Data Science, Wirtschaftswissenschaften, Ingenieurwesen oder einem vergleichbaren Bereich Interesse an Künstlicher Intelligenz, Automatisierung und digitalen ProzessenErste Erfahrung mit KI- oder Automatisierungstools (z. 

für Modelltraining, Feature Stores oder MLOps Du kennst Dich mit der Bewertung und Auswahl führender Data- und Analytics-Technologien aus – sowohl für On-Premise- als auch für Cloud-Umgebungen. Du hast Kenntnisse im Bereih Datenschutz (DSGVO), Identity Management und Sicherheitsaspekten im Datenarchitekturdesign, auch im Kontext von KI, z. 

Architektur-Design: Du konzipierst und implementierst moderne Datenplattform-Architekturen in der Cloud auf AWS, Azure oder GCP mit Fokus auf Snowflake.Data Engineering: Du entwickelst modulare und testbare Transformations-Pipelines mit dbt und arbeitest nach Best Practices wie Versionierung, CI/CD und automatisierten Tests.Datenmodellierung: Du erstellst Datenmodelle nach Data Vault 2.0, Star-Schema oder vergleichbaren Modellierungstechniken zur strukturierten Abbildung fachlicher Anforderungen.End-to-End Orchestrierung: Du integrierst Ingestion-Tools wie Fivetran oder Airbyte und stellst die Workflow-Orchestrierung mit Airflow oder Dagster sicher.Consulting und Coaching: Du berätst Kunden bei der Auswahl geeigneter Komponenten und begleitest die Migration von Legacy-Systemen in die Cloud.Qualitätssicherung: Du stellst durch automatisierte Datenqualitätsprüfungen und klare Governance-Strukturen eine hohe Datenverlässlichkeit sicher.