Für ein innovatives Venture im Bereich Customer Analytics und Process Intelligence suchen wir einen erfahrenen Freelance Data & AI Engineer (m/w/d), der die technische Produktentwicklung von Beginn an maßgeblich mitgestaltet. Das Unternehmen befindet sich in der Gründungsphase und wird als Spin-off einer etablierten Boutique-Beratung für Digital Value Creation aufgebaut – mit bestehenden strategischen Partnerschaften und ersten Pilotkunden.

Start: Ab sofort
Dauer: 6+ Monate (mit Option auf Verlängerung)
Remote/On-Site: Remote / Hybrid / Berlin
Auslastung: Vollzeit (5 Tage/Woche)

DEINE CHALLENGE

• Du entwirfst und implementierst die gesamte technische Architektur – von der Dateninfrastruktur über das Datenmodell bis zur Frontend-Experience – mit einem konsequenten AI-first-Ansatz
• Du entwickelst ein statistisches Datenmodell, das den Customer Lifetime Value vollständig abbildet, und baust robuste, produktionsreife ETL-Pipelines auf
• Du integrierst ERP-, CRM- und weitere Quellsysteme der Pilotkunden und iterierst das Modell auf Basis von echtem Business-Feedback
• Du konzipierst und implementierst die KI-Schicht für Churn Prediction, CLV Forecasting und Next-Best-Action-Empfehlungen auf Kundenebene
• Du entwickelst KI-Agenten, die Prozess- und Kundendaten verknüpfen und automatisiert handlungsrelevante Empfehlungen ableiten
• Du definierst die relevanten Outputs aus dem Process Mining für die Wertanalyse und baust Dashboards sowie Impact-Analysen, die Prozesse und Kundenwert sichtbar und steuerbar machen
• Du arbeitest direkt mit den IT-Teams der Kunden zusammen, um stabile Datenflüsse sicherzustellen
• Du berätst beim Aufbau des Produkt- und Data-Teams und unterstützt bei der Definition technischer Standards und Prozesse
• Du übernimmst in der Frühphase eine Schlüsselrolle als technischer Lead und treibst Architekturentscheidungen eigenverantwortlich voran

DEINE TALENTE

• Hands-on Builder: Du bist gleichzeitig Architekt und umsetzungsstarker Entwickler – kein Theoretiker, sondern Macher mit Startup-Mentalität
• Skalierbare Systeme: Du hast Produkte gebaut, die unter Last funktionieren – idealerweise im B2B-SaaS- oder Data/Analytics-Umfeld
• Datenkompetenz: Du denkst in Kohorten, Verteilungen und statistischen Modellen – mit tiefgreifender Erfahrung in Data Science, Analytics Engineering oder quantitativer Modellierung
• AI/ML-Kompetenz: Fundiertes Verständnis von Machine Learning; Erfahrung mit Process Mining, Zeitreihenanalyse oder Predictive Analytics ist ein starkes Plus
• Stack-Flexibilität: Python, Cloud (AWS/GCP), moderne Frontend-Frameworks – du wählst pragmatisch, was das Problem löst
• Unternehmerisches Denken: Du denkst in Kundenproblemen und Business Impact, nicht in Tickets – Speed beats Perfection
• Kommunikationsstärke: Du übersetzt technische Komplexität in eine Sprache, die Kunden, Stakeholder und das Team wirklich verstehen
• Eigenverantwortung: Du wartest nicht auf Anweisungen, sondern treibst Themen proaktiv und selbstständig voran

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