8 beste Stellen als machine learning in meerbusch – aktuell auf Personalsuche

AI Product Lead - Sales Data Models (gn) Vollzeit/Teilzeit (hybrid)
DKV EURO SERVICE GmbH + Co. KG —Ratingen
- Teilzeit
- Azure
- Machine Learning
- Teamleitung
- Homeoffice-Möglichkeit
- Flexible Arbeitszeiten
Senior Data Scientist Sales Data Hub (gn) Vollzeit/ Teilzeit (hybrid)
DKV EURO SERVICE GmbH + Co. KG —Ratingen
- Teilzeit
- Machine Learning
- Personalentwicklung
- Analytik
- Homeoffice-Möglichkeit
- Weiterbildungsprogramme
GenAI / Agentic AI Solutions Architect (all genders)
Accenture —Düsseldorf
- Vollzeit
- Azure
- Informatik
- Kundenberatung
- Weiterbildungsprogramme
- Aufstiegsmöglichkeiten
(Senior) Data Analyst – CRM & Marketing Analytics (m/w/d)
Peek & Cloppenburg B.V. & Co. KG —Düsseldorf
- Vollzeit
- Hybrides Arbeiten
- Datenanalyse
- Datenbanken
- SQL
Duales Studium Wirtschaftsinformatik (all genders) 2026
Provinzial Holding AG —Düsseldorf
- 1.355 € pro Monat
- Vollzeit
- Englisch
- Hochschulreife
- Softwareentwicklung
- Weiterbildungsprogramme
- Flexible Arbeitszeiten
SAP CX / CRM Consultant (all genders)
Accenture —Düsseldorf
- Online-Bewerbung
- CRM-Software
- Informatik
- Kundenberatung
- Weiterbildungsprogramme
Expert IT Solution Management Enterprise BPM Delivery (m/w/d)
Vodafone —Düsseldorf
- Vollzeit
- Homeoffice
- Informatik
- Softwareentwicklung
- Homeoffice-Möglichkeit
- Mitarbeiter-Rabatt
1 Tag
Principal Data Scientist (m/f/d)
A11 —Düsseldorf
- Hybrides Arbeiten
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Du entwickelst und wendest eigenständig statistische und ML-basierte Modelle an (z. B. Regressionsmodelle, Zeitreihenanalysen, Klassifikation, Clustering) für…
AI Product Lead - Sales Data Models (gn) Vollzeit/Teilzeit (hybrid)
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AI Product Lead - Sales Data Models (gn) Vollzeit/Teilzeit (hybrid)

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Details zur Stelle

Teilzeit | Vollzeit

Leistungen

Firmenfahrrad-Leasing
Homeoffice-Möglichkeit
Vermögenswirksame Leistungen
Flexible Arbeitszeiten

Qualifikationen

Roadmap-Erstellung (Aufgabe in der Systementwicklung)
Power BI
Cloud-Infrastruktur
Azure
Künstliche Intelligenz (KI)
Machine Learning
Teamleitung
Recruiting
Finanzdienstleistungen
Führungserfahrung
Deutsch

Vollständige Stellenbeschreibung

Deine Aufgabe bei DKV Mobility? Als Teil einer führenden europäischen B2B Plattform für On-the-Road Paymentlösungen, arbeitest Du in einem spannenden Umfeld. Unsere Aufgaben definieren sich durch unseren Purpose: To drive the transition towards an efficient and sustainable future of mobility. Wir bieten Dir zahlreiche Möglichkeiten, in einem dynamischen und agilen Umfeld die Mobilität von morgen mitzugestalten. Unsere rund 2.700 Mitarbeiter:innen in ganz Europa vereint eine gemeinsame Leidenschaft: für unsere Kunden in mehr als 50 europäischen Ländern jeden Tag ihr Bestes zu geben. Ganz nach unserem Claim: You drive, we care. Werde Teil unseres vielfältigen, engagierten und einzigartigen Teams!

Was Dich erwartet

Du willst aktiv am Wachstum eines Unternehmens mitwirken und große Pläne Realität werden lassen? Dann komm in unser Team! Dich erwarten spannende Herausforderungen, ein inspirierendes Umfeld und eine Arbeitskultur, die Flexibilität und Zusammenarbeit vereint – mit unserer 60/40‑Regelung und modernen Büros in Ratingen als Treffpunkt für Ideen.
Als Teil unseres Teams übernimmst du folgende Aufgaben:

Du leitest ein cross-funktionales Team aus 3–5 Data Scientists und 1–2 Engineers mit voller fachlicher und technischer Verantwortung: Roadmap, Priorisierung, tägliche Steuerung und Delivery.
Du setzt den technischen Standard, den Arbeitsrhythmus und den Qualitätsanspruch.
Das Team ist zwar formal im Sales Data Hub verankert (People Management), du hast jedoch die volle fachliche Führung – das Team arbeitet ausschließlich an deinem Portfolio und folgt deinen Prioritäten.
Du verantwortest die Produkt-Roadmap für das Sales Model Portfolio von DKV:
z. B. NBA Engine (inkl. Churn als nächste Entwicklungsstufe), Customer Lifetime Value sowie angrenzende Use Cases wie Cross-/Upsell-Logiken und Share-of-Wallet-Analysen.Du definierst, was entwickelt wird, in welcher Reihenfolge – und warum.
Du arbeitest an der Schnittstelle von Data Science, Engineering und Business Strategy:
Du übersetzt Go-to-Market-Anforderungen in Modell- und Produktspezifikationen und transferierst Modellergebnisse sowie -restriktionen in business-relevante Entscheidungsgrundlagen für das Senior Management (bis hin zum C-Level).
Du verfügst über tiefe technische Expertise, um Data Scientists und Engineers glaubwürdig zu führen:
Du gibst die Richtung bei Feature Engineering, Modellarchitektur, Kalibrierung und Drift Detection vor, hinterfragst technische Entscheidungen in Design-Reviews und steigst bei Bedarf auch selbst in den Code ein.
Du verantwortest das End-to-End-Management des Model- und Product-Backlogs:
von Feedback-Integration und Feature Requests über Priorisierung und Sprint Planning bis hin zu Release Management.
Du definierst Cadence, Acceptance Criteria und Quality Gates.
Du treibst die Integration von Sales-Modellen in operative Systeme voran:
z. B. CRM (Dynamics 365), BI-Dashboards (Power BI) und weitere Downstream-Anwendungen.
Du verantwortest die Schnittstelle zwischen Model Output und Business-Workflow – in enger Zusammenarbeit mit dem Sales Data Hub zu Daten- und Infrastrukturthemen.
Du etablierst und verantwortest den Feedback-Loop zwischen Field Sales, CRM-Daten und Modell-Iteration:
Du strukturierst Marktsignale, Ablehnungsgründe und Conversion-Muster und überführst diese gemeinsam mit den Growth & Transformation Leads in systematische Modellverbesserungen.
Du definierst und trackst den Business Case für jedes Modell: Du analysierst, welche Modell-Investitionen welche kommerziellen KPIs beeinflussen, und priorisierst gemeinsam mit den Growth & Transformation Leads Feature-Weiterentwicklung, Skalierung oder neue Use Cases.
Du baust die Produkt-Governance für das Sales Models Portfolio auf: inklusive Monitoring-Frameworks, Impact-Analysen über mehrere Modelle hinweg, Dokumentationsstandards und Knowledge-Transfer-Prozessen – sodass das Portfolio nachhaltig funktioniert, unabhängig von einzelnen Personen (gemeinsam mit den Growth & Transformation Leads).

Was Dich auszeichnet

Du verfügst über 5–7 Jahre Erfahrung an der Schnittstelle von Data Science, AI Product Management und Engineering, einschließlich Führungserfahrung von Data Scientists oder Data/ML Engineers.
Idealerweise bringst du eine Kombination aus zwei der folgenden Erfahrungen mit: eine Top-Tier-Unternehmensberatung mit Data-Science-Fokus (BCG X, McKinsey QuantumBlack, Bain Vector), eine Rolle als Senior oder Lead Data Scientist mit Teamverantwortung oder eine Position als AI/ML Product Manager in einem Scale-up oder Tech-Unternehmen.
Du bist technisch tief aufgestellt: Python, SQL, etablierte ML-Frameworks sowie Erfahrung mit Cloud-Dateninfrastrukturen (Snowflake, Azure oder AWS). Du kannst ein Data-Science- und Engineering-Team fachlich überzeugend führen, die technische Richtung vorgeben, Modellcode und Feature-Engineering-Ansätze prüfen und bei Bedarf in die Modelllogik eingreifen. Du musst keine produktiven Pipelines von Grund auf selbst entwickeln.
Erfahrung mit Generative AI und agentenbasierten Systemen ist ein großes Plus. Wir sehen ein klares Potenzial, die nächste Generation von Sales Intelligence bei DKV weiterzuentwickeln, indem wir klassisches Machine Learning mit GenAI-gestützten Workflows kombinieren – und suchen Kandidat:innen, die genau an dieser Schnittstelle denken.
Du denkst in Business Cases und Umsatzwirkung, nicht nur in Modellgenauigkeit. Du kannst einem CCO erklären, wie sich ein bestimmter Modell-Trade-off auf den Umsatz auswirkt, und gleichzeitig einem Data Scientist vermitteln, warum ein theoretisch schwächeres Modell die kommerziell bessere Wahl sein kann.
Du hast kleine, cross-funktionale Teams (3–5 Personen) geführt und bist mit voller disziplinarischer Verantwortung vertraut: Recruiting, Coaching, Performance Management und die Entwicklung von Karrierepfaden für Data Scientists und Engineers.
Du hast Erfahrung in B2B-Umfeldern mit komplexen Vertriebsprozessen (idealerweise, aber kein Muss), z. B. in den Bereichen Fleet, Mobility, Financial Services, Payments oder vergleichbaren Branchen mit Account-Management-Logik und Multi-Produkt-Portfolios.
Du hast eine ausgeprägte Ownership-Mentalität: Du wartest nicht, bis Scope, Governance oder Prozesse definiert werden – du gestaltest und etablierst sie selbst.
Du sprichst fließend Deutsch und Englisch.
Du bist bereit, 1–2 Mal pro Monat innerhalb Europas zu reisen, um vor Ort mit regionalen Vertriebsteams zu arbeiten, an Model-Review-Sessions teilzunehmen und sicherzustellen, dass die entwickelten Lösungen auch im Betrieb funktionieren.
Du bringst eine echte Neugier für technische Tiefe und kommerzielle Realität mit. Du fühlst dich sowohl in einem Model-Performance-Review als auch in einem Gespräch mit einem Flottenmanager (z. B. in Warschau) wohl, in dem es darum geht zu verstehen, warum eine Empfehlung sinnvoll war – oder eben nicht.

Wir freuen uns über Deine Bewerbung und auf Bewerber:innen, die unsere vielfältige Kultur bereichern! Unabhängig von Alter, Geschlecht, Herkunft und sexueller Identität und Orientierung. Schwerbehinderte Bewerber:innen werden bei gleicher Eignung bevorzugt. Diese Stelle kann in Vollzeit oder vollzeitnaher Teilzeit (mind. 30 Std./ Woche; ausgenommen sind Werkstudenten und explizit in Teilzeit ausgeschriebene Teilzeitstellen*) ausgeübt werden. DKV Mobility sucht die besten Talente und weiß, dass diese nicht immer in Vollzeit zur Verfügung stehen. Viele unserer Mitarbeiter:innen arbeiten in Teilzeit oder in flexiblen Arbeitsmodellen. Bitte sprich im Bewerbungsverfahren mit uns über die Flexibilität, die Du benötigst.

Warum DKV Mobility? Wir nennen Dir fünf gute Gründe...

Beim DKV Mobility sind wir Teamplayer – denn nur zusammen sind wir erfolgreich! #teamofteams
Von Anfang an sollst Du Dich bei uns willkommen fühlen!

Wir sind ein zertifizierter Arbeitgeber

Unsere Mitarbeiter:innen vertrauen uns. Als Arbeitgeber werden wir regelmäßig von unabhängigen Instituten ausgezeichnet, z.B. als Top Employer Deutschland und als Great Place to Work!

Wir schreiben Work-Life-Balance groß

Wir stehen für die Vereinbarkeit von Familie und Beruf! Deshalb bieten wir flexible Arbeitszeiten und familienfreundliche Arbeitszeitenmodelle. Zudem setzen wir auf eine ausgewogene Mischung aus Vor-Ort-Meetings und Homeoffice.

Wir unterstützen Dich bei Deiner Entwicklung

Wir bieten Dir optimale Voraussetzungen, um Dich einzuarbeiten, damit Du Dich schnell zurechtfindest und ein Teil des Teams wirst! Um Deine persönliche Entwicklung weiter voranzutreiben, bieten wir Dir Zugang zu einer modernen Lernumgebung – selbstständig, zeit- und ortsunabhängig. So kannst Du Dich auch den Herausforderungen von morgen stellen!

Wir verpflichten uns zu einer Netto-Null-Zukunft“

Nachdem wir unser Green Pledge-Klimaziel im Jahr 2023 erreicht haben, indem wir die Kohlenstoffemissionen in unserem eigenen Geschäftsbetrieb um 50,4 % gegenüber dem Basisjahr 2019 reduziert haben, haben wir uns ehrgeizige Netto-Null-Klimaziele gesetzt. Die Ziele wurden von der Science Based Targets Initiative validiert. DKV Mobility verpflichtet sich, bis 2050 über die gesamte Wertschöpfungskette hinweg Netto-Null-Treibhausgasemissionen zu erreichen, ausgehend von einem Basisjahr 2022. Du willst etwas für den Klimaschutz tun? Folge uns auf unserem Weg zu Netto-Null.

Wir wachsen seit rund 90 Jahren

Wir wachsen seit rund 90 Jahren. Wie wir das machen? Wir passen unsere Produkte und unser Geschäftsmodell immer wieder an die sich verändernden Kundenbedürfnisse an. Dadurch bleiben wir mobil und meistern jede Herausforderung, die die Zukunft bereithält.

Darüber hinaus gibt es viele weitere gute Gründe, bei DKV Mobility zu arbeiten. Wir bieten Dir z.B. vermögenswirksame Leistungen, ein betriebliches Gesundheitsmanagement, vergünstigte Konditionen im Fitnessstudio und unterstützen Dich dabei, über unseren Partner Jobrad Dein eBike zu leasen!

Wusstest Du schon, dass wir als Arbeitgeber in den letzten Jahren mehrfach ausgezeichnet wurden?

Haben wir Dich neugierig gemacht? Dann freuen wir uns auf Deine Bewerbung! Wenn Du noch offene Fragen hast, dann melde Dich gerne unter [email protected] bei Markus Gierse.

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