AI Consultant (all genders) - Hybrid, Berlin/Frankfurt

ML-Forschung in die Anwendung bringen

dida entwickelt individuelle Machine-Learning-Software für Industrie- und Enterprise-Kunden, darunter Siemens, Deutsche Bahn, idealo, klöckner.i und Enpal, und wurde unter anderem mit dem Microsoft „AI for Earth Award“ für innovative Projekte im Umweltschutz ausgezeichnet. Unser Team verbindet wissenschaftliche Exzellenz mit realen Business-Anforderungen.

Am Anfang vieler Projekte steht bei uns ein Konzept- oder Evaluationsworkshop: Gemeinsam mit den Entscheidungsträgern 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, und dafür suchen wir Verstärkung.

Deine Rolle: strategische und technische Beratung

Als AI Consultant bildest du die Brücke zwischen unseren ML-Scientists und den Fachbereichen unserer Kunden. Du arbeitest im Tandem mit dem Account Management und Business Development Team und übernimmst in Workshops und Pre-Sales-Terminen die technische Leitung.

In dieser Position bist du das Gesicht von dida für spezifische Branchen: Du folgst keinem starren Prozess, sondern entwickelst zusammen mit unseren Technikern und Kunden innovative Lösungen.

Deine Aufgaben

• Workshops vorbereiten und durchführen: Du bereitest Kundenworkshops inhaltlich vor und führst sie im Team durch. Dein Part ist die technische Tiefe: Use Cases bewerten, Datenlage prüfen, Machbarkeit einschätzen und komplexe ML-Konzepte in klare Business Cases übersetzen.
• Ergebnisse in Roadmaps überführen: Du übersetzt Workshop-Ergebnisse in technische Roadmaps und arbeitest mit unseren ML-Teams an Aufwandsschätzungen und Proposal-Inhalten.
• Hands-on arbeiten: Du schaust dir Kundendaten direkt an und baust klickbare Prototypen und kleine Demos, mit denen Workshop-Ergebnisse sofort greifbar werden.
• Business Development unterstützen: Du bringst technische Expertise ein, zum Beispiel in Discovery Calls oder bei Machbarkeitsfragen. Die kommerzielle Verantwortung für Accounts, Angebote, Preise und Verhandlungen liegt beim Sales Team.
• Unsere Standards weiterentwickeln: Du baust unsere Workshop-Frameworks und Templates aus, die wir bei jedem neuen Kunden wiederverwenden.

• Ausbildung: Sehr gut abgeschlossenes Studium in einem quantitativen Fach, zum Beispiel Data Science, Informatik, Mathematik, Physik oder Ingenieurwesen.
• Beratungserfahrung: Idealerweise 2 bis 5 Jahre. Ob großes Haus oder Boutique ist zweitrangig, du solltest Projektarbeit direkt beim Kunden kennen. Einblicke in mehrere Branchen sind ein Plus.
• Data Science und Coding: Du verstehst, wie ML-Modelle funktionieren, und kennst dich mit Datenbanken aus. Praktische Data-Science-Erfahrung und sichere Coding-Skills, vor allem in Python, sind ein Plus.
• Hands-on-Mentalität: Du probierst Dinge direkt aus und hast Spaß daran, schnell einen ersten Prototyp zu bauen.
• Auftritt vor Kunden: Du stehst gern vor Kunden, moderierst Diskussionen souverän und erklärst technische Inhalte zielgruppengerecht für Fachbereich und IT.
• Sprachen: Verhandlungssicheres Deutsch für den DACH-Raum und fließendes Englisch für unsere interne Kommunikation.
• Teamarbeit: Du arbeitest gern eng im Team. Wissen teilen und direktes Feedback gehören für dich dazu.

Auch wenn du nicht jeden Punkt erfüllst: Wir freuen uns über deine Bewerbung.

• 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.
• Flexibilität: Flexible Arbeitszeiten und hybrides Arbeiten, in Voll- oder Teilzeit.
• Büro: Schönes Büro mit gutem Kaffee in Berlin-Kreuzberg, nahe Moritzplatz, in Zukunft auch in Frankfurt.
• Kurze Wege: Direkte Zusammenarbeit mit der Geschäftsführung.
• Standort: Berlin. Frankfurt am Main ist nach Absprache möglich, viele unserer Kunden sitzen im Süden und Südwesten Deutschlands.

Bitte füge deiner Bewerbung bei:

• Lebenslauf (erforderlich)
• Abschlusszeugnisse (erforderlich)
• Notenübersichten, falls vorhanden
• Projekt- oder Code-Beispiele (optional)