Auf einen Blick
Principal-Level Data Scientist bei Integrant mit Fokus auf Generative AI und RAG-Systeme. Du brauchst 7+ Jahre Data Science mit 5+ Jahren MLOps und LLM-Expertise.
💰 ~$110.000–150.000/Jahr (geschätzt)
📊 Lead
🕒 Vollzeit
🌍 Vor Ort
🗺️ EMEA
- 7+ Jahre Data Science
- 5+ Jahre MLOps
- Deep Learning
- RAG und LLM
Python
Machine Learning
Deep Learning
RAG
LangChain
LLM
Vector Databases
Gehalt geschätzt anhand Principal Data Scientist AI/ML Onsite Kairo. Kein Gehalt in der Anzeige angegeben.
✅ Geeignet für
- Senior Data Scientists mit Generative AI Erfahrung
- ML-Leads mit Agentic AI Interesse
- Principal-Level Profis aus der AI-Branche
🚫 Weniger geeignet
- Anfänger oder Mid-Level Data Scientists
- Reine Data Analysts ohne ML-Erfahrung
💡 Gut zu wissen
- Onsite Position in Kairo
- Principal Level erfordert Leadership und strategisches Denken
- RAG und Agentic AI sind Kernkompetenzen
Über das Unternehmen
Integrant ist ein 34-jähriges Unternehmen, das fortschrittliche Lösungen für hochregulierte US-Unternehmen entwickelt, mit Expertise in AI, Machine Learning und Agentic-Lösungen.
Deine Aufgaben
- Verwendung von Mathematik, Statistik und Machine Learning zur Extraktion von Insights aus Daten
- Design, Entwicklung, Evaluierung und Bereitstellung von ML-Modellen
- Offene Forschung und Experimentation für innovative Lösungen
- Engagement mit Clients zur Übersetzung von Business Needs in AI-Lösungen
- Design und Umsetzung von End-to-End ML und Generative AI Lösungen
- Aufbau und Optimierung von RAG-Systemen und Intelligent-Agent-basierten Anwendungen
- Entwicklung von MLOps-Lösungen
- Mentoring und Coaching von Junior Data Scientists
Deine Voraussetzungen
- 7+ Jahre professionelle Erfahrung, davon 5+ Jahre in Data Science, Machine Learning und MLOps
- MSc in Computer Science, Data Science, AI, Statistics, Mathematics oder verwandt
- Erfahrung mit Deep Learning Konzepten und Frameworks
- Extensive Hands-On Python und Data Science Ecosystem Erfahrung
- Erfahrung mit ML Frameworks (Scikit-Learn, TensorFlow, Keras, PyTorch)
- Hands-On RAG und Vector Database Erfahrung
- Erfahrung mit LLM Orchestration (LangChain, LangGraph)
- Erfahrung mit Agentic AI Frameworks
- MCP (Model Context Protocol) Erfahrung
