• Drive und AI-Mindset: Du begeisterst Dich für Generative AI und LLMs, verfolgst aktuelle Entwicklungen und hast Lust, neue Technologien schnell in konkrete Lösungen für unsere Kunden zu übersetzen
• Ausbildung: Du besitzt einen sehr guten Studienabschluss in Informatik, Data Science, Mathematik, Physik oder einer vergleichbaren analytisch-technischen Disziplin
• Praktische LLM-Erfahrung: Du hast bereits in Hochschulprojekten, privaten oder beruflichen Projekten LLM-Anwendungen entwickelt und dabei z. B. Erfahrung mit Context Engineering, der Einbindung externer Daten und Systeme oder der Evaluation mehrstufiger Abläufe gesammelt. Du gehst dabei strukturiert vor, evaluierst Ergebnisse systematisch und kannst technische Entscheidungen fundiert begründen
• Starke Programmierkenntnisse: Du verfügst über sehr gute Python-Kenntnisse und entwickelst nicht nur Prototypen, sondern sauberen, wartbaren Code. Git, APIs und die Integration bestehender Systeme gehören für Dich zum technischen Handwerkszeug
• Produktions- und Cloud-Verständnis: Idealerweise hast Du bereits Anwendungen mit Docker sowie Cloud-Technologien wie Azure oder AWS umgesetzt und bringst Erfahrung mit Datenbanken, Monitoring und dem zuverlässigen Betrieb produktiver Anwendungen mit
• Smarte Lösungsfindung: Du kannst komplexe Problemstellungen schnell strukturieren, verschiedene technische Lösungswege bewerten und pragmatisch entscheiden, welcher Ansatz den größten Mehrwert für unsere Kunden bietet
• Interdisziplinäres Mindset: Du arbeitest gerne an der Schnittstelle zwischen Produkt und IT und suchst aktiv den fachlichen Austausch mit anderen Data Scientists bei CHECK24, um Erfahrungen, neue Technologien und Best Practices zu teilen
• Sprachkenntnisse: Du bringst verhandlungssichere Deutsch- und gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift mit

• Studium: Du verfügst über einen sehr guten Hochschulabschluss mit technischer, naturwissenschaftlicher, mathematischer oder wirtschaftswissenschaftlicher Ausrichtung
• Interesse am Produktmanagement: Erste praktische Berührungspunkte mit Produktmanagement, Generative AI oder digitalen Produkten sind von Vorteil und Du hast Freude daran, früh Verantwortung zu übernehmen
• Begeisterung für KI-Technologien: Aktuelle Entwicklungen rund um Generative AI und agentische Systeme verfolgst Du mit großem Interesse und möchtest innovative Technologien in kundenzentrierte Anwendungen überführen
• Analytische Herangehensweise: Komplexe Fragestellungen analysierst Du strukturiert und triffst fundierte Entscheidungen auf Basis von Daten
• Kommunikationsstärke einbringen: Technische Zusammenhänge vermittelst Du verständlich und arbeitest gerne mit unterschiedlichen Stakeholdern zusammen
• Sprachkenntnisse mitbringen: Sehr gute Deutschkenntnisse auf mindestens C1-Niveau sowie sehr gute Englischkenntnisse runden Dein Profil ab

• You have successfully completed a degree (typically a Master's) in computer science, mathematics, statistics, physics, electrical engineering or a comparable quantitative field, with strong grades in quantitative subjects
• At least one year of relevant hands-on experience in machine learning or data science is part of your background, including relevant experience gained through working-student positions, internships or your own projects
• Strong Python skills and practical experience with machine-learning or deep-learning frameworks such as PyTorch are part of your technical toolkit
• Solid classical machine-learning skills like gradient boosting, regression and feature engineering are evident in your CV, beyond LLM or RAG applications
• You have practical experience with applications based on Large Language Models, LLM evaluation, tool use or agentic workflows
• A solid understanding of machine-learning fundamentals and systematic model evaluation enables you to assess and improve model performance
• Practical experience with APIs (e.g. FastAPI), containers and Git, ideally a deployed service, complements your interest in building complete production services
• Knowledge of information retrieval, semantic search, recommender systems or learning-to-rank approaches is a plus
• You have English proficiency at C1 level or higher; German is a plus but not required

• Du hast ein Studium (i. d. R. Master) in Informatik, Mathematik, Statistik, Physik, Elektrotechnik oder einem vergleichbaren quantitativen Fach erfolgreich abgeschlossen, mit starken Noten in quantitativen Fächern
• Ein solides Verständnis von ML-Grundlagen und systematischer Modellevaluierung erlaubt es Dir, Modellleistung fundiert zu bewerten, Hypothesen zu testen und Verbesserungen nachvollziehbar zu begründen
• Du bringst mindestens ein Jahr relevante praktische Erfahrung in Machine Learning oder Data Science mit, auch aus Werkstudierendentätigkeiten, Praktika oder eigenen Projekten
• Starke Python-Kenntnisse und praktische Erfahrung mit ML- oder Deep-Learning-Frameworks wie PyTorch gehören zu Deinem technischen Werkzeugkasten
• Solide klassische ML-Skills wie Gradient Boosting, Regression und Feature Engineering sind in Deinem Lebenslauf erkennbar – über LLM- oder RAG-Anwendungen hinaus
• Du hast praktische Erfahrung mit LLM-basierten Anwendungen, LLM-Evaluierung, Tool Use oder agentischen Workflows
• Praktische Erfahrung mit APIs (z. B. FastAPI), Containern und Git – idealerweise inklusive eines selbst deployten Services – ergänzt Dein Interesse am Aufbau vollständiger, produktionsreifer Systeme
• Kenntnisse in Information Retrieval, Semantic Search, Recommender Systems oder Learning-to-Rank sind von Vorteil
• Gute Englischkenntnisse (mind. C1) runden Dein Profil ab; Deutschkenntnisse sind ein Plus, aber keine Voraussetzung

• Du hast Dein Studium in Informatik, Mathematik, Physik oder einem verwandten Fach mit exzellenten Noten abgeschlossen
• Eine Programmier- bzw. Scriptsprache (Java, TypeScript, Python, Golang, C#, etc.) beherrschst Du sicher
• Eine hohe Lernbereitschaft sowie Freude daran, Dich in neue Technologien, Programmiersprachen und Setups einzuarbeiten, zählen zu Deinen Stärken
• Du bringst Erfahrungen mit Linux-Systemen und DevOps-Umgebungen mit
• Ausgeprägte analytische Fähigkeiten sowie ein lösungsorientierter Denkstil zeichnen Dich aus
• In interdisziplinärer Zusammenarbeit überzeugst Du durch klare Kommunikation und technisches Verständnis
• Du arbeitest strukturiert, selbstmotiviert und zielorientiert – auch in komplexen Projekten
• Sehr gute Deutschkenntnisse (C1/C2) sowie gute Englischkenntnisse runden Dein Profil ab

• Du bringst ein erfolgreich abgeschlossenes Studium in Wirtschaftsinformatik, Data Science, Informatik, Wirtschaftswissenschaften oder einem vergleichbaren Bereich mit
• Du hast erste Erfahrung im Produktmanagement, idealerweise im Umfeld von Data-Science-, ML- oder AI-Produkten
• Ein technisches Verständnis für ML-Pipelines, Modellmetriken und datengetriebene Produktentwicklung zeichnet Dich aus 
• Du hast Erfahrung mit agilen Methoden und Tools wie Jira, Confluence oder vergleichbaren Anwendungen
• Analytische Fähigkeiten sowie einen sicheren Umgang mit Daten, beispielsweise durch SQL-Grundkenntnisse oder KPI-Tracking, bringst Du mit
• Exzellente Kommunikationsfähigkeit zählt zu Deinen Stärken. Du kannst Modell-Output (Expected Revenue, Conversion-Impact, Funnel-KPIs) in klaren Geschäftswert für die Geschäftsführung übersetzen
• Idealerweise hast Du bereits eigenständig Prototypen mit generativen AI-Tools entwickelt (Lovable & Co.). Kenntnisse in Python, Jupyter-Notebooks oder Cloud-Plattformen wie AWS oder GCP sind ein Plus
• Sehr gute Deutsch- (mind. C1) und Englischkenntnisse in Wort und Schrift runden Dein Profil ab 

• Dein Studium zählt: Du studierst Wirtschaftswissenschaften, Informatik, Mathematik, einen technischen Studiengang oder eine vergleichbare Fachrichtung – auch wenn Du gerade erst ins Studium gestartet bist, bist Du bei uns herzlich willkommen
• Genauigkeit und ein Blick fürs Detail: Anforderungen, Testergebnisse und mögliche Fehler prüfst Du sorgfältig und hast Spaß daran, auch kleine Abweichungen aufzuspüren
• Strukturiertes Vorgehen: Du gehst Aufgaben systematisch an, behältst bei verschiedenen Testszenarien den Überblick und dokumentierst Deine Ergebnisse nachvollziehbar
• Kommunikation im Team: Testergebnisse und Auffälligkeiten kannst Du verständlich beschreiben und stimmst Dich gerne mit Kollegen aus dem Produktmanagement ab
• Interesse an neuen Technologien: Du hast Lust, Dich mit generativer KI sowie Chat- und Sprachlösungen zu beschäftigen – die notwendigen fachlichen Kenntnisse bringen wir Dir bei
• Sprachkenntnisse: Sehr gute Deutschkenntnisse (mind. C1) sowie gute Englischkenntnisse runden Dein Profil ab

Was Du mitbringst

• Laufendes Studium in Wirtschaftsinformatik, Data Science, Informatik, Wirtschaftswissenschaften oder einem vergleichbaren Studiengang – mit sehr guten Studienleistungen
• Interesse an Produktmanagement und digitalen Produkten – idealerweise erste Erfahrungen mit Data Science, ML oder KI
• Neugier für technische Zusammenhänge und ein Grundverständnis dafür, wie datengetriebene Produkte funktionieren
• Analytisches Denkvermögen und sicherer Umgang mit Daten – ob SQL, Python oder Excel
• Kommunikationsstärke und die Fähigkeit, komplexe Sachverhalte verständlich aufzubereiten
• Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse (mind. C1) in Wort und Schrift

Nice-to-haves

• Aktive Nutzung von AI-Tools (z. B. ChatGPT, Claude) sowie Interesse an Prompt Engineering oder GenAI-Produkten
• Erste Erfahrung mit agilen Methoden oder der Entwicklung von Prototypen mit generativen AI-Tools
• Kenntnisse in Python, Jupyter-Notebooks oder Cloud-Plattformen (AWS, GCP)
• Grundverständnis für FinTech oder das Verbraucherkreditgeschäft