Senior Data Scientist (m/w/d) - Chemical Engineering & Verfahrenstechnik

Alexander Thamm GmbH
Frankfurt am Main

Startdatum

Wir suchen Dich ab sofort an einem unserer deutschen Standorte in München, Nürnberg, Leipzig, Berlin, Essen oder Frankfurt am Main!

Deine Aufgaben

Data und AI sind Dein zu Hause? Des Weiteren gestaltet sich Deine neue Herausforderung wie folgt:

  • Du verantwortest die Konzeption, Entwicklung und Implementierung moderner Data Science-, Machine Learning- und Generative AI-Lösungen für Kunden aus der Chemie-, Prozess- und Fertigungsindustrie
  • Du entwickelst skalierbare Machine Learning- und AI-Anwendungen - von Zeitreihenanalysen, Anomalieerkennung und Optimierungsverfahren bis hin zu LLM-, RAG- und Agentic-AI-Architekturen
  • Gemeinsam mit unseren Chemie- und Prozessexpert:innen analysierst Du komplexe Produktionsprozesse und übersetzt fachliche Fragestellungen in robuste, produktionsreife AI-Lösungen
  • Du verantwortest Deployment, Betrieb und kontinuierliche Weiterentwicklung der Lösungen auf modernen Cloud-Plattformen (Azure, AWS) sowie Databricks und etablierst MLOps- bzw. LLMOps-Standards
  • Du arbeitest interdisziplinär mit Data Scientists, AI Engineers, Data Engineers und Fachexpert:innen zusammen und begleitest unsere Kunden über den gesamten Projektlebenszyklus
  • Als technische:r Ansprechpartner:in präsentierst Du Ergebnisse beim Kunden, unterstützt bei Architekturentscheidungen und entwickelst wieder verwendbare Frameworks, Assets und Best Practices für unsere Industrieprojekte

Dein Profil

Data ist auch in Deiner DNA ? Das solltest Du mitbringen:

  • Erfolgreich abgeschlossenes Studium (mindestens Master) im Bereich Chemieingenieurwesen, Verfahrenstechnik oder einer vergleichbaren ingenieur- bzw. naturwissenschaftlichen Fachrichtung mit Bezug zur Chemie- oder Prozessindustrie
  • Mehrjährige Vollzeit Berufserfahrung (mind. 2 Jahre) als Data Scientist, Machine Learning Engineer oder AI Engineer, idealerweise im Consulting- oder Projektumfeld
  • Du verfügst über ein gutes Verständnis von Chemie-, Pharma- oder Produktionsprozessen, beispielsweise durch Dein Studium, frühere berufliche Stationen oder Industrieprojekte und kannst fachliche Fragestellungen in datengetriebene Lösungen übersetzen
  • Fundierte Erfahrung in der Entwicklung produktionsreifer Data Science- und Machine Learning-Lösungen - bspw. in den Bereichen Machine Learning, Zeitreihenanalyse, Anomalie-Erkennung, statistische Modellierung oder mathematische Optimierung
  • Alternativ bzw. ergänzend bringst Du praktische Erfahrung im Bereich Generative AI und Agentic AI mit - bspw. mit LLMs, RAG-Architekturen, Agentic Frameworks (LangChain, LangGraph oder AutoGen), Prompt Engineering sowie der Evaluierung und Optimierung produktiver AI-Systeme
  • Sehr gute Kenntnisse in Python sowie Erfahrung mit modernen Software-Engineering-Praktiken, APIs, Containerisierung (Docker/Kubernetes) und idealerweise MLOps bzw. LLMOps
  • Praktische Erfahrung mit mindestens einer gängigen Cloud-Plattform (Azure oder AWS) sowie idealerweise mit Databricks
  • Du überzeugst durch ausgeprägte analytische Fähigkeiten, eine strukturierte und pragmatische Arbeitsweise sowie Freude daran, komplexe Kundenanforderungen eigenverantwortlich im Team zu lösen
  • Kommunikationsstärke sowie sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse ermöglichen Dir eine souveräne Zusammenarbeit mit Kunden und interdisziplinären Projektteams
  • Reisebereitschaft im Rahmen einer Consulting-Tätigkeit

Wir bieten

Data bewegt uns! Was Dich auf Deiner persönlichen Journey erwartet, findest Du hier:

Work-Life-Balance
Vertrauensarbeitszeit mit flexibler Arbeitszeitgestaltung, hybrides Arbeitsmodell, workation – nutze die Möglichkeit aus dem EU-Ausland zu arbeiten
Kultur & Zusammenarbeit
Einzigartige Teamatmosphäre, flache Hierarchien zu unserem CEO Alex sowie eine offene Feedbackkultur, jährliche Teamworkshops auf unserem Data.Castle im Zillertal, gelebtes Data.Musketeer Prinzip – „einer für alle, alle für einen!“, unser [at] Buddy Programm zur besseren Vernetzung, regelmäßig stattfindende Fach- und Freizeitevents, hundefreundliche Büros
Fachliche & persönliche Entwicklung
Intensiver Onboarding- & Einarbeitungsprozess, persönlicher Entwicklungsplan und individuelle Weiterbildungsmöglichkeiten, vielfältiges Workshop- und Schulungsangebot innerhalb der Data.Academy durch unsere erfahrenen Data.Musketeers sowie externen Anbieter, Führungs-, Projektleiter- und Expertenlaufbahn
Vergütung & Zusatzleistungen
Kita-Zuschuss, Betriebliche Altersvorsorge mit 20% Bezuschussung, zahlreiche Corporate Benefits & Mitarbeiterangebote (z.B. für Events und Reisen), Startguthaben in unserem internen Merchandise-Shop, kompetitives Gehalt mit variablen Anteilen
Gesundheit & Wohlbefinden
Mental Health & Wellbeing Support sowie Coaching und Meditation durch nilo.health, Fitness- und Yogaräume im Münchner Office, regelmäßige Mitarbeiterumfragen, EGYM Well Pass Mitgliedschaft mit Plus1 Option, Fahrradleasing über Jobrad nach der Probezeit, interne Gruppen für sportliche Aktivitäten, kostenlose Heiß- und Erfrischungsgetränke sowie frisches Obst im Office, Dachterrasse (Grill)
Mobilität
Zuschuss zum Deutschlandticket, zentrale Lage der Offices, gute Anbindung an den Öffentlichen Nahverkehr, Möglichkeit von anderen Standorten zu arbeiten

Ansprechpartnerin

Janine Sauer, Senior HR Managerin

Über uns

Die Alexander Thamm GmbH ist einer der führenden Anbieter von Data Science und Künstlicher Intelligenz im deutschsprachigen Raum. Das Unternehmen generiert für und mit seinem Kunden aus Daten echte Mehrwerte, damit diese auch in Zukunft wettbewerbsfähig sind. Dazu entwickelt und implementiert die Alexander Thamm GmbH datengetriebene Innovationen sowie Geschäftsmodelle. Das Leistungsportfolio umfasst die gesamte Data Journey – von der Datenstrategie über die Entwicklung von Algorithmen und den Aufbau von IT-Architekturen bis hin zu Wartung und Betrieb. Du willst mehr über uns erfahren und hinter die Kulissen schauen, dann besuch uns auf Facebook, Instagram, LinkedIn oder Stackoverflow.
Veröffentlicht am 2026-08-05

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