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Unsere Mission
ML-Forschung in die Anwendung bringen
dida entwickelt individuelle Machine-Learning-Software für den öffentlichen Sektor, die Wissenschaft sowie Industrie- und Enterprise-Kunden, darunter Siemens, Deutsche Bahn, idealo, klöckner.i und Enpal. Unser Team verbindet wissenschaftliche Exzellenz mit realen Business-Anforderungen und setzt sich für eine bewusste Entwicklung von KI ein.
Viele unserer Industrie-Projekte beginnen mit einem Konzept- oder Evaluationsworkshop. Gemeinsam mit den Entscheidungsträger:innen bewerten wir Use Cases und Datenlage und machen aus vagen Ideen einen konkreten Projektfahrplan. Dieses Workshop-Format bauen wir gerade zu einem eigenen Beratungsangebot aus. Dafür suchen wir eine Person mit eigener Data-Science-Praxis und Erfahrung in Kundenprojekten, die in dieser frühen Projektphase die technische Verantwortung übernimmt.
Deine Rolle: technische Verantwortung in der Konzeptphase
Du bist die technische Stimme von dida in der Phase, in der ein Projekt entsteht. Im Workshop sitzt du mit Fachbereich und IT des Kunden am Tisch. Du schaust dir die Daten an und schätzt ein, welcher Projektumfang realistisch ist. Dabei arbeitest du im Tandem mit unserem Sales- und Account-Management und stimmst Lösungsansätze und Aufwände mit unseren ML-Scientists ab, die die Umsetzung größerer Projekte übernehmen. Mit der Zeit wirst du für einzelne Branchen das technische Gesicht von dida.
Deine Aufgaben
- Workshops technisch leiten: Du bereitest Konzept- und Evaluationsworkshops inhaltlich vor und führst sie gemeinsam mit dem Account-Management durch. Dein Part ist die technische Tiefe: Du bewertest Use Cases anhand der Datenlage und schätzt die Machbarkeit ein.
- Selbst in die Daten schauen und bauen: Du analysierst Beispieldaten des Kunden in Python und baust klickbare Prototypen oder kleine Demos, mit denen Workshop-Ergebnisse greifbar werden. Bei kleineren Projekten übernimmst du die Umsetzung auch selbst. Der Anteil wächst mit den Projekten, die wir gewinnen.
- Technische Nachbereitung: Du übersetzt Workshop-Ergebnisse in eine technische Roadmap und verantwortest den technischen Teil des Angebots inklusive Aufwandsschätzung.
- Vertrieb technisch begleiten: In Discovery Calls und bei Machbarkeitsfragen bist du die technische Ansprechperson. Die kommerzielle Verantwortung für Accounts, Angebote, Preise und Verhandlungen liegt beim Account-Management.
- Standards weiterentwickeln: Du baust unsere Workshop-Frameworks und Templates aus, die wir bei jedem neuen Kunden wiederverwenden.
Dein Profil
Für diese Rolle brauchen wir beide Seiten: eigene Praxis in Data Science und Erfahrung in Kundenprojekten, vorzugsweise aus der Beratung. Insgesamt bringst du 2 bis 5 Jahre Berufserfahrung mit.
- Data Science aus eigener Praxis: Du hast in Projekten selbst mit ML-Modellen gearbeitet und bist sicher in Python und im Umgang mit Datenbanken. Du kannst einschätzen, welche Methode zu einem Use Case passt und welche Daten sie braucht, von klassischem ML bis zu LLM-basierten Ansätzen.
- Erfahrung in Kundenprojekten: Du hast Projekte direkt mit Kunden umgesetzt und Termine mit Fachbereichen und Management selbst vorbereitet und moderiert. Das kann in einer Beratung gewesen sein, bei einem IT- oder KI-Dienstleister, in einer Solutions- oder Pre-Sales-Rolle oder in angewandter Forschung mit Industriepartnern.
- Ausbildung: Sehr gut abgeschlossenes Studium in einem quantitativen Fach, zum Beispiel Informatik, Mathematik, Physik, Data Science oder Ingenieurwesen.
- Auftritt vor Kunden: Du gehst offen auf Menschen zu und moderierst Diskussionen souverän. Technische Inhalte erklärst du so, dass Fachbereich und IT gleichermaßen folgen können.
- Sprachen: Du sprichst verhandlungssicher Deutsch (C2), weil Workshops und Angebote bei uns überwiegend auf Deutsch laufen. Für die interne Zusammenarbeit brauchst du fließendes Englisch.
- Hands-on-Mentalität: Du probierst Dinge direkt aus und hast Spaß daran, schnell einen ersten Prototyp zu bauen.
- Teamarbeit: Du arbeitest gern eng im Team. Wissen teilen und direktes Feedback gehören für dich dazu.
Auch wenn du nicht jeden Punkt erfüllst, freuen wir uns über deine Bewerbung. Wenn du vor allem entwickeln oder forschen möchtest, passt eine unserer Stellen als Machine Learning Scientist vermutlich besser.
Warum du dich für uns entscheiden solltest?
- Aufbauarbeit: Du baust ein junges Beratungsangebot von Anfang an mit auf und siehst die Wirkung deiner Arbeit direkt beim Kunden.
- Team: Knapp 40 Leute aus unterschiedlichen Disziplinen mit starkem Mathematik- und Physik-Hintergrund, viele davon promoviert.
- Echte KI-Projekte: Du bringst Projekte wie die Anomalieerkennung auf Schienen für die Deutsche Bahn oder KI-Agenten im industriellen Kundenservice auf den Weg. Eine Auswahl weiterer Projekte findest du hier. Wir erhalten für unsere Arbeit regelmäßig Auszeichnungen, darunter den AI for Earth Award von Microsoft.
- Kurze Wege: Direkte Zusammenarbeit mit der Geschäftsführung.
- Flexibilität: Flexible Arbeitszeiten und hybrides Arbeiten, in Voll- oder Teilzeit.
- Standort: Schönes Büro mit gutem Kaffee in Berlin-Kreuzberg nahe Moritzplatz. Frankfurt am Main (ein Büro dort ist geplant) oder anderorts Hybrid ist nach Absprache möglich. Viele unserer Kunden sitzen im Süden und Südwesten Deutschlands.
Was wir von dir brauchen:
Bitte füge deiner Bewerbung bei:
- Lebenslauf (erforderlich)
- Abschlusszeugnisse (erforderlich)
- Notenübersichten (erforderlich)
- Projekt- oder Code-Beispiele (optional)
