Werden auch Sie Teil der SVA-Community!
Als eines der führenden Systemhäuser in Deutschland bieten wir Ihnen vielfältige Möglichkeiten in einem spannenden Berufsumfeld und einer wachsenden Branche Ihre berufliche Heimat zu finden. Bei uns haben Sie den Freiraum, innovative Lösungen zu entwickeln, die schon heute in die Zukunft reichen und sich langfristig bewähren.
Verstärken Sie unser Team als System Engineer - Data Science (m/w/d) an einem unserer Standorte deutschlandweit.
Data Science in der SVA vereint vier starke Bereiche: GenAI, Data Science Infrastructure, Data Science Cloud und Data Mining. Gemeinsam arbeiten wir mit modernsten Daten- und KI-Technologien an Projekten, die echten Impact haben und das Business spürbar weiterbringen. Dabei bieten wir Ihnen den Freiraum, eigene Ideen einzubringen und weiterzuentwickeln.
Bei uns tauchen Sie tief in anspruchsvolle Data-Science-Themen ein und werden Teil eines interdisziplinären Teams aus erfahrenen Data Scientists, System Engineers und Fachexperten (m/w/d). Gemeinsam entwickeln wir datengetriebene Lösungen für reale Business-Herausforderungen.
Ihre Aufgaben
Es erwartet Sie mindestens eine der folgenden Aufgaben:
- Sie analysieren IT-Landschaften sowie Use Cases und bauen die spezifische Architektur auf, um die Kundenbedürfnisse optimal abzudecken. Dazu stehen Sie im Austausch mit unseren Kunden, beraten und schlagen geeignete Lösungen vor.
- Daten- und KI-getriebene Use Cases mit klarem Business-Mehrwert werden von Ihnen konzipiert, implementiert und kontinuierlich weiterentwickelt.
- Zur Beantwortung konkreter betriebswirtschaftlicher Fragestellungen setzen Sie klassische Machine-Learning-Methoden sowie statistische Verfahren ein, beispielsweise in den Bereichen Zeitreihenanalyse, Forecasting oder Predictive Maintenance.
- Sie entwickeln moderne KI-Anwendungen mit Schwerpunkt auf Large Language Models (LLMs) und Retrieval-Augmented Generation (RAG) unter Berücksichtigung von Evaluierung, Sicherheit, Performance, Quantisierung sowie - bei Bedarf - Fine-Tuning und agentischen Ansätzen.
- Sie designen, implementieren und betreiben skalierbare Data-Science- und KI-Architekturen in Public-, Private- und Hybrid-Cloud- sowie On-Prem-Umgebungen, einschließlich verteilter Datenverarbeitung, containerisierter Services (z. B. Kubernetes) und Infrastructure-as-Code.
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