Chief Data Scientist

Die Rekrutierung eines/einer Chief Data Scientist zu steuern bedeutet zuallererst, die Rolle genau zu kennen. Sie wird hier sehr allgemein zusammengefasst und muss an Ihren konkreten Kontext angepasst werden.
(Berichtet an den Chief Data Officer)

Der/die Chief Data Scientist ist die wissenschaftlich-technische Führungskraft für die Entwicklung der Algorithmen in Data Science, Machine Learning und KI, mit denen Daten analysiert und umsetzbare Insights gewonnen werden. Die Hauptaufgabe besteht darin, fortgeschrittene Algorithmen zu konzipieren, zu optimieren und deren Umsetzung zu begleiten, um komplexe fachliche Probleme zu lösen, Prozesse zu automatisieren und aus Daten Wert zu schaffen. Die Person leitet Teams aus Data Scientists, ML Engineers und Experten für generative KI und arbeitet dabei eng, agil und in der Matrix mit den Produktteams zusammen, die die Autorität über die Backlogs der Teammitglieder haben.

Aufgaben und Verantwortlichkeiten

1. Algorithmen für Data Science und KI entwickeln und optimieren

Fortgeschrittene Algorithmen (Machine Learning, Deep Learning, NLP, generative KI) konzipieren, um Daten zu analysieren und fachliche Probleme zu lösen.
Bestehende Modelle optimieren, um Genauigkeit, Performance und Skalierbarkeit zu verbessern.
Die technische Entwicklung der Algorithmen begleiten und dabei Robustheit und Reproduzierbarkeit sicherstellen.
Die besten algorithmischen Ansätze je nach Use Case bewerten und auswählen.

2. Algorithmen zu nutzbaren Produkten industrialisieren

Mit den Data-Engineering-Teams zusammenarbeiten, um die Algorithmen in Produktionspipelines zu integrieren (MLOps).
Qualität und Performance der Modelle in der Produktion gewährleisten.
Deployment und Monitoring der Algorithmen automatisieren.
Die Algorithmen und ihre Use Cases dokumentieren.

3. Agil und in der Matrix mit den Produktteams zusammenarbeiten

Eng mit den Product Ownern und den Produktteams zusammenarbeiten, die die Autorität über die Backlogs haben.
Algorithmische Expertise einbringen, um die Anforderungen an Data-Science-Produkte zu präzisieren.
An den agilen Ritualen teilnehmen, um die algorithmischen Entwicklungen abzustimmen.
Sicherstellen, dass technische Rahmenbedingungen in der Planung berücksichtigt werden.

4. Die technischen Teams steuern und weiterentwickeln

Data Scientists, ML Engineers und Experten für generative KI rekrutieren und schulen.
Die Teams nach Fachgebieten strukturieren (NLP, Computer Vision usw.).
Die Teammitglieder in Best Practices als Mentor begleiten.
Eine Kultur der Innovation und technischen Exzellenz fördern.

5. Ethik und Compliance der Algorithmen gewährleisten

Ethische Standards für den Einsatz von Algorithmen definieren.
Die Einhaltung der Vorschriften (DSGVO, KI-Gesetze) sicherstellen.
Risiken durch Bias und Sicherheitsrisiken bewerten und mindern.
Prozesse dokumentieren, um Nachvollziehbarkeit und Compliance zu gewährleisten.

6. Innovieren und technologische Entwicklungen antizipieren

Fortschritte in KI und Data Science beobachten (GenAI, LLMs usw.).
Pilotentwicklungen steuern, um neue Ansätze zu testen.
Mit externen Partnern zusammenarbeiten, um Innovation zu beschleunigen.
Das Unternehmen bei technischen Veranstaltungen vertreten.

Beispiele für konkrete Umsetzungen

Entwicklung eines Algorithmus zur Nachfrageprognose, der die Überbestände um 30 % reduzierte.
Konzeption eines Modells für personalisierte Empfehlungen, das die Verkäufe um 20 % steigerte.
Optimierung eines Algorithmus zur Dokumentenverarbeitung, der die Fehler um 95 % reduzierte.
Aufbau eines Frameworks zur Bewertung von Bias, das die Fairness um 40 % verbesserte.
Entwicklung eines Algorithmus zur Inhaltsgenerierung, der die Produktionszeiten um 40 % verkürzte.

Erforderliche Kompetenzen und Eigenschaften

Fundierte technische Expertise in ML-/KI-Algorithmen und zugehörigen Tools.
Rigoroser wissenschaftlicher Ansatz bei Konzeption und Validierung von Algorithmen.
Fähigkeit zur agilen Zusammenarbeit in der Matrix mit den Produktteams.
Sensibilität für ethische und regulatorische Fragen.
Neugier auf technologische Innovationen.