Senior Data Scientist (m/w/d)

Das Unternehmen gestaltet die Zukunft des eCommerce durch datenbasierte Entscheidungen. Mit einer umfangreichen Datenplattform, die auf Milliarden von Transaktionen basiert, liefert es präzise Analysen und Markt-Insights für führende Unternehmen. In dieser Rolle als Senior Data Scientist sind Sie verantwortlich für die Entwicklung robuster und skalierbarer Datenmodelle. Zu Ihren Aufgaben gehört die Definition von Anforderungen an die Dateninfrastruktur sowie die Integration neuer Datenquellen. Sie sorgen dafür, dass die Datenstrukturen konsistent und zukunftssicher sind. Zudem übernehmen Sie das Projektmanagement für Data-Analytics-Projekte, koordinieren Stakeholder und stellen sicher, dass Projekte termingerecht und im Budgetrahmen umgesetzt werden. Die enge Zusammenarbeit mit Analysten-Teams ist ein zentraler Bestandteil Ihrer Arbeit, um Anforderungen zu definieren und neue datenbasierte Modelle zu entwickeln. Sie beraten die Analysten und helfen dabei, Best Practices für die Modellierung und Datenanalyse zu etablieren. Darüber hinaus arbeiten Sie mit Data Engineers zusammen, um ETL-Pipelines zu entwickeln und die bestehenden Modelle kontinuierlich zu verbessern. Ihr Beitrag hat direkten Einfluss auf die Datenqualität und die Weiterentwicklung innovativer Produkte, während Sie in einem dynamischen und offenen Team arbeiten, das kontinuierliches Lernen fördert.

Der ideale Kandidat verfügt über ein abgeschlossenes Studium in Wirtschaftsinformatik, Volkswirtschaftslehre, Mathematik oder einem vergleichbaren Fachgebiet. Mehrjährige Erfahrung in der Entwicklung und Optimierung analytischer Modelle ist erforderlich, ebenso wie ausgeprägte Projektmanagementfähigkeiten und Erfahrung in der Koordination interdisziplinärer Projekte. Ein gutes Verständnis für Data-Warehouse-Konzepte und ETL-Prozesse ist von Vorteil. Sie sollten in der Lage sein, eng mit verschiedenen Teams zusammenzuarbeiten und Ihr Wissen zu teilen. Sehr gute Kenntnisse in Python und SQL sowie Erfahrung mit modernen Tools des Data Stacks sind unerlässlich. Zudem sollten Sie Erfahrung in der Implementierung von KI, GenAI oder LLM mitbringen. Kommunikationsfähigkeiten in Deutsch und Englisch sind wichtig, um sowohl technische als auch nicht-technische Informationen klar zu vermitteln.