• Develop and implement data models, analytics solutions, and reporting capabilities to support business objectives. • Analyse large and complex datasets to identify trends, patterns, and opportunities for improvement. • Build, test, and maintain statistical and machine learning models. • Support data integration and ETL processes, ensuring data quality and consistency across systems. • Collaborate with stakeholders to gather requirements and translate business needs into analytical solutions. • Create dashboards, reports, and visualisations that provide actionable insights. • Assist in the deployment, monitoring, and continuous improvement of data science solutions. • Identify opportunities to improve processes, data quality, and operational efficiency. • Work closely with engineering, product, and business teams to deliver high-quality solutions.

Role Description Wir suchen engagierte und kompetente freiberufliche Dozierende (m/w/d) für den Kurs Projektmanagement nach IPMA (Level D), die unser Team im Rahmen von Vertretungseinsätzen in verschiedenen Fachbereichen unterstützen. Bei Interesse an einem festangestellten Verhältnis verweisen wir auf unsere anderen Stellen. - Fachlich fundierte und praxisnahe Vermittlung von Lerninhalten. - Kurz- und mittelfristige Übernahme von Lehrveranstaltungen in Vertretungssituationen. - Betreuung und Unterstützung von Teilnehmenden. Qualifications - Nachweisbare Qualifikation nach IPMA, mindestens Level D. - Zusätzliche Nachweise im Projektmanagement, Wirtschaftswissenschaften oder einer vergleichbaren Fachrichtung. - Relevante Berufserfahrung in der Anwendung von IPMA als Projektmanagementsystem. - Optimalerweise bereits als Certified (Senior/Executive) Trainer aktiv. - Praxiserfahrung in der Erwachsenenbildung. - Freude an der Wissensvermittlung und didaktisches Geschick. - Kommunikationsstärke, Empathie, technische Versiertheit. - Selbstständige Arbeitsweise und Flexibilität. - Sicherer Umgang mit digitalen Tools und Lernplattformen. Benefits - Remote Work: Du kannst deutschlandweit zu 100 % mobil arbeiten. - Kurze Abstimmungswege: Unkompliziert und schnell im Austausch mit uns.

Role Description Wir suchen engagierte und kompetente freiberufliche Dozierende (m/w/d) für den Kurs JavaScript die unser Team im Rahmen von Vertretungseinsätzen in verschiedenen Fachbereichen unterstützen. Bei Interesse an einem festangestellten Verhältnis verweisen wir auf unsere anderen Stellen. - Fachlich fundierte und praxisnahe Vermittlung von Lerninhalten. - Kurz- und mittelfristige Übernahme von Lehrveranstaltungen in Vertretungssituationen. - Betreuung und Unterstützung von Teilnehmenden. Qualifications - Nachweisbare, sehr gute JavaScript-Kenntnisse. - Erfahrung als Software-/Webentwickler mit entsprechenden Frameworks und praktische Umsetzung in Projekten. - Relevante Berufserfahrung in der Anwendung von JavaScript in der Webentwicklung. - Praxiserfahrung in der Erwachsenenbildung. - Freude an der Wissensvermittlung und didaktisches Geschick. - Kommunikationsstärke, Empathie, technische Versiertheit. - Selbstständige Arbeitsweise und Flexibilität. - Sicherer Umgang mit digitalen Tools und Lernplattformen. Benefits - Remote Work: Du kannst deutschlandweit zu 100 % mobil arbeiten. - Kurze Abstimmungswege: Unkompliziert und schnell im Austausch mit uns.

• Drive advanced analytics, causal reasoning, and AI-powered decision intelligence across multiple use cases within our AI portfolio • Build production-grade systems that combine predictive, causal, and generative AI capabilities • Design and deploy systems that integrate experimentation, observational data, machine learning, and generative AI into real-time or near-real-time decision-making pipelines • Collaborate closely with data engineers, ML engineers, analysts, and platform teams • Develop and deploy machine learning models across use cases (forecasting, optimization, recommendation systems) • Apply statistical, predictive, and prescriptive modeling techniques to solve business problems • Build reusable modeling frameworks that can scale across multiple domains • Design and implement causal inference methods (e.g., uplift modeling, experiments, quasi-experimental methods) • Translate observational and experimental data into actionable business insights • Embed causal reasoning into decision systems that guide actions