Senior Data Scientist Analytics (m/w/d)

Salary: 45.000 - 75.000 € per year

Requirements:

Zuallererst unsere Persönlichkeit: sehr gutes analytisches und konzeptionelles Denkvermögen gepaart mit ausgeprägten kommunikativen Fähigkeiten, insbesondere gegenüber fachfremden Kollegen und Zuhörern, sowie Leidenschaft für das Thema Datenanalyse und sehr gute Deutschkenntnisse.

Fähigkeit, neue herausfordernde Geschäftsfragen schnell zu verstehen sowie mit passgenauen analytischen Modellen flexibel zu beantworten.

Hohe Dienstleistungs- wie Teamorientierung, Freude an der Arbeit in einem agilen sowie sehr dynamischen Umfeld und stets up to date bei Technologien und Entwicklungen.

Abgeschlossenes Masterstudium mit Data Science/Analytics-Bezug (z. B. Wirtschaftsinformatik, Statistik, Ökonometrie, Informatik, Mathematik, Physik o. ä.); gerne auch mit betriebswirtschaftlichem Bezug und/oder Promotion.

In der Praxis erprobte Erfahrung in der Datenanalyse und in Data Science/Big Data Projekten, gerne in Cloud-Umgebungen, sowie Beherrschung der Entwicklung und Bereitstellung analytischer Softwarelösungen über den kompletten Produkt-Lifecycle hinweg, insbesondere Produktivierung und Monitoring von ML-Modellen.

Sehr gute Programmierkenntnisse mit fundierter Praxiserfahrung in Python und SQL; Vertrautheit mit gängigen Data-Science-Libraries und Tools wie scikit-learn, pandas, Matplotlib und jupyter sowie Erfahrung mit Big-Data-Frameworks wie Apache Spark.

Gerne gesehen sind Kenntnisse von Methoden der professionellen Softwareentwicklung einschließlich Versionskontrolle (Git), CI/CD und Containerisierung (Kubernetes).

Responsibilities:

Als (Senior) Data Scientist treiben wir spannende und herausfordernde Advanced Analytics-Projekte im Lebensmittelhandel zur nachhaltigen Optimierung von Entscheidungsprozessen selbstständig voran und nehmen eine führende Rolle im Hinblick auf die Data-Science-Strategie sowie das Heben von Geschäftspotenzialen ein.

Wir übernehmen die End-to-End-Entwicklung und Produktivierung komplexer Modelle und Machine-Learning-Pipelines für Use Cases in den Bereichen Prognose, Klassifikation, Recommendation und Scoring und sind für deren stetige Qualitätskontrolle verantwortlich.

Wir übernehmen das Datenmanagement von strukturierten und unstrukturierten Daten in verschiedenen Datenbanksystemen (z. B. GCP/BigQuery, Snowflake) sowie Analyse-Frameworks (z. B. Hadoop/Spark).

Wir entwickeln gemeinsam analytische Produkte in agil und interdisziplinär aufgestellten Teams und arbeiten proaktiv sowie steuernd mit dem Fachbereich und internen Stakeholdern zusammen, um Daten in geschäftsrelevante Erkenntnisse umzuwandeln.

Wir übernehmen fachliche Anleitung sowie Coaching juniorer Kollegen und entwickeln Standards, um sicherzustellen, dass Best Practices in Methodik und Code angewendet werden.

Technologies:

Big Data

BigQuery

CI/CD

Cloud

Data-Science

GCP

Git

Hadoop

Jupyter

Kubernetes

Python

ROS

SQL

Snowflake

Spark

pandas

Marketing

More:

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last updated 39 week of 2026