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KI-Datenmanager:in (m/w/d)

Rochus Mummert digital GmbH · Frankfurt am Main

Publicada em 02/10/2026

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Die Stadt der Zukunft ist digital. Deshalb sucht unser Mandant, die Stadt Frankfurt am Main, Sie als Sie als KI-Datenmanager:in (w/m/d) für das Stadt-Up Frankfurt! Bereit für eine Aufgabe mit Herz und Verstand? Bewerben Sie sich jetzt und führen Sie das Team Frankfurt in die Zukunft! Das Amt für Informations- und Kommunikationstechnik betreibt für die Stadtverwaltung Frankfurt am Main die zentrale städtische Kommunikationsinfrastruktur (Rechenzentren, Datennetz) mit einer Vielzahl von zentralen Diensten (z. B. Maildienste, Webhosting, Internet-Gateway) sowie stadtweiten Services (z. B. Kollaborationsplattformen, Webauftritt, Dokumentenmanagementsystem). Durch den stetigen Ausbau des Online Serviceangebotes der Stadt Frankfurt am Main leistet es in diesem Kontext einen wesentlichen Beitrag zur Digitalisierung der Verwaltung. Mit der Einrichtung des KI-Kompetenzteams möchte unser Mandant die KI-Initiativen weiter vorantreiben und sucht ab sofort eine:n KI-Datenmanager:in (w/m/d). Vollzeit, Teilzeit EGr. 12 TVöD (68.870 € bis 88.667 € Jahresbrutto, je nach Berufserfahrung) Aufgaben Identifikation, Bewertung, Auswahl und Dokumentation geeigneter Datenquellen für KI-Anwendungen Datenaufbereitung und Modellierung fachliche Konzeption der Datenaufbereitung in Zusammenhang mit technischen Systemen Sicherstellung der Datenqualität Unterstützung bei der Erarbeitung von Schnittstellen und Datenpipelines Konzeption und Weiterentwicklung von Datenmodellen zur strukturierten Aufbereitung und Bereitstellung von Daten in KI-Verfahren Beratung bei der Auswahl, Bewertung und Aufbereitung von Trainingsdaten zur Sicherstellung von Qualität und Relevanz im jeweiligen Anwendungsfall Bewertung der Eignung von Datenbeständen Erstellung von Empfehlungen und Entscheidungsvorlagen zu KI-Vorhaben Bewertung und Dokumentation datenspezifischer Risiken im Kontext von Verzerrungen, fehlender Repräsentation oder mangelhafter Datenqualität Bewertung von Auswirkungen auf Ergebnisqualität, Nachvollzi
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