Auf einen Blick
Principal Data Scientist für KI und Machine Learning bei Integrant. Du arbeitest an Generative AI, RAG-Systemen und Agentic Solutions mit 7+ Jahren Erfahrung.
💰 ~$110.000–150.000/Jahr (geschätzt)
📊 Lead
🕒 Vollzeit
🌍 Vor Ort
🗺️ EMEA
- 7+ Jahre Data Science/ML
- Deep Learning
- RAG Expertise
- LLM Orchestration
Python
Machine Learning
Deep Learning
RAG
LLM
LangChain
Vector Databases
Gehalt geschätzt anhand Principal Data Scientist AI/ML Onsite Kairo. Kein Gehalt in der Anzeige angegeben.
✅ Geeignet für
- Principal-Level Data Scientists mit AI Expertise
- ML Leaders mit Generative AI Experience
- Senior Profis mit Agentic Solutions Background
🚫 Weniger geeignet
- Junior oder Mid-Level Data Scientists
- Reine Data Analysts
💡 Gut zu wissen
- Onsite in Kairo erforderlich
- Principal Level verlangt strategisches Denken und Mentoring
- RAG und Agentic AI sind Kernkompetenzen nicht Optional
Über das Unternehmen
Integrant ist ein etabliertes Beratungs- und Lösungsunternehmen mit Expertise in KI, Machine Learning und fortschrittlichen Daten-Architekturen für hochregulierte Branchen.
Deine Aufgaben
- Verwendung von Mathematik, Statistik und Machine Learning zur Datenanalyse und Insights
- Design und Bereitstellung von predictiven und prescriptiven ML-Modellen
- Offene Forschung für innovative Lösungen
- Engagement mit Clients zur Übersetzung von Business Needs in AI-Lösungen
- Design von End-to-End Machine Learning und Generative AI Lösungen
- Aufbau von RAG-Systemen und Intelligent-Agent-Anwendungen
- Entwicklung skalierbarer MLOps-Lösungen
- Mentoring von Junior Data Scientists
- Leadership in AI-Initiativen
Deine Voraussetzungen
- 7+ Jahre professionelle Erfahrung in Data Science, ML und MLOps
- MSc in Computer Science, Data Science, AI, Statistics oder verwandt
- Experience mentoring oder leading technical teams
- Strong Machine Learning Foundation mit Classification, Regression, Clustering
- Deep Learning Erfahrung
- Extensive Python und Data Science Ecosystem
- ML Frameworks (Scikit-Learn, TensorFlow, Keras, PyTorch)
- RAG und Vector Database Erfahrung
- LLM Orchestration (LangChain, LangGraph)
