Data & AI Specialist (m/w/d) – Human-AI-Loop & Hotel Data

- AI-gestützte Datensuche & -anreicherung: - Aufbau von Workflows, in denen KI bei der Recherche, Klassifizierung und Anreicherung unserer Hotelbau-Projektdaten unterstützt (z.B. Quellen finden, Texte extrahieren, Felder vorbefüllen). - Definition, wie Rohinformationen aus Webseiten, Dokumenten und Datenbanken in unsere bestehenden Datenschemata überführt werden. - Einsatz von Skripten/Tools (z.B. Python, SQL) zur Automatisierung von wiederkehrenden Recherche- und Transformationsaufgaben. - Human-AI-Loop & Datenqualität: - Konzeption und Etablierung von Human-in-the-Loop-Prozessen: Du definierst, wann KI-Vorschläge automatisch übernommen werden können und wann ein menschlicher Review Pflicht ist (z.B. bei Projektstatus, Volumen, kritischen Kennzahlen). - Entwicklung von Qualitätskriterien, Review-Schritten, Sampling-Strategien und Feedback-Loops, damit KI-Ausgaben messbar besser und nachvollziehbar werden. - Strukturierung der Rollen im Human-AI-Loop (z.B. Operator, Reviewer, Decision-Maker) gemeinsam mit IT und Fachabteilungen. - Datenstruktur, Schnittstellen & Analyse: - Analyse und Strukturierung unserer bestehenden Datenbestände (Hotelbauprojekte, Ketten, Betreiber, Quellen) mit Blick auf KI-Tauglichkeit (Datenqualität, Schema, Zugriffswege). - Unterstützung bei Datenmodellierung und Anbindung von Systemen (z.B. SQL-Views, APIs), damit Daten für KI-Use-Cases wie semantische Suche, Text-zu-SQL oder automatisierte Reports nutzbar werden. - Aufbau von Auswertungen und Reports, die Vertrieb, Research und Management helfen, Muster und Trends im Hotelbau-Markt zu erkennen. - KI-Use-Cases & Enablement: - Identifikation und Priorisierung sinnvoller KI-Use-Cases rund um unsere Datenrecherche (z.B. semantische Suche, interne Assistenz-Tools, perspektivisch auch RAG-Chatbots). - Entwicklung von Prompts, Richtlinien und einfachen Evaluationsmetriken (z.B. Relevanz, Fehlerquoten) für ausgewählte Use Cases. - Beratung der Fachabteilungen, welche KI-Tools für welche Aufgaben geeignet sind, inklusive Grenzen und Risiken. - Erstellung pragmatischer Guidelines und kurzer Schulungen für den sicheren, produktiven Einsatz von KI im Arbeitsalltag.