die Kompetenz erwartet, Mathematik und Statistik gezielt einzusetzen, um datengetriebene Analysen und Modelle zu entwickeln und fundierte Entscheidungsgrundlagen zu schaffen. Sie sollten ein tiefes Verständnis der mathematischen und statistischen Konzepte besitzen, die den Kern von Künstlicher Intelligenz (KI) und Machine Learning (ML) bilden, und diese Kenntnisse anwenden können, um komplexe Problemstellungen zu lösen. Zu Ihren Aufgaben gehört es, mathematische Modelle und Algorithmen zu entwickeln, die Muster und Zusammenhänge in Daten erkennen und Vorhersagen ermöglichen. Dies umfasst die Anwendung von linearen Algebra, Wahrscheinlichkeitsrechnung, Optimierungsmethoden und numerischen Berechnungen. Ebenso wird von Ihnen erwartet, statistische Methoden wie Hypothesentests, Regressionsanalysen, Varianzanalysen oder Bayesianische Modelle sicher zu beherrschen, um Daten zu interpretieren und zuverlässige Ergebnisse zu erzielen. Ein besonderer Schwerpunkt liegt auf der Anwendung dieser Kenntnisse in der Entwicklung von KI- und ML-Modellen. Sie sollten in der Lage sein, Modellparameter zu verstehen, deren Performance zu evaluieren und Modelle auf Basis mathematischer und statistischer Prinzipien zu optimieren. Ebenso sollten Sie Datenverteilungen analysieren, Anomalien identifizieren und statistische Signifikanz erkennen können, um hochwertige und belastbare Analysen zu gewährleisten. Darüber hinaus wird von Ihnen erwartet, die mathematischen und statistischen Grundlagen der eingesetzten Tools und Technologien wie Python, R, TensorFlow oder Scikit-learn zu verstehen und diese sicher anzuwenden. Die Fähigkeit, komplexe mathematische und statistische Ergebnisse verständlich und prägnant zu kommunizieren, ist ebenfalls von zentraler Bedeutung.