(Senior) Data Scientist (m/w/d)

Das Unternehmen ist ein eigenfinanziertes Familienunternehmen, das über ein umfangreiches Filialnetz von etwa 4.700 Standorten in 34 Ländern verfügt und einen Jahresumsatz von über 8,7 Milliarden Euro erzielt. Mit mehr als 49.000 engagierten Mitarbeiterinnen und Mitarbeitern weltweit bietet das Unternehmen einen sicheren Arbeitsplatz und fördert eine nachhaltige Expansion. In der Rolle des Data Scientist sind Sie Teil eines interdisziplinären Teams, das Analytics-Produkte von der Konzeptphase über den Proof of Concept bis hin zum laufenden Betrieb entwickelt. Zu Ihren Hauptaufgaben gehört der Aufbau von Forecasts, Optimierungsalgorithmen und weiteren Datenprodukten zur Unterstützung von Geschäftsentscheidungen. Sie erarbeiten und präsentieren Analysen unter Verwendung von Statistik, Machine Learning und Datenvisualisierung, aus denen Sie konkrete Handlungsempfehlungen ableiten. Zudem verantworten Sie den produktiven Betrieb Ihrer Modelle, einschließlich Performance-Monitoring, Fehleranalyse und iterativer Weiterentwicklung. Die enge Abstimmung mit Stakeholdern aus den Bereichen Business und IT ist ebenso wichtig, wie die Übersetzung von Anforderungen in analytische Lösungen und die zielgruppengerechte Kommunikation der Ergebnisse. Diese Position bietet Ihnen die Möglichkeit, aktiv am Aufbau datengetriebener Produkte mitzuwirken, die direkt in Geschäftsentscheidungen einfließen und auf einer modernen Cloud-Plattform basieren.

Der ideale Kandidat hat ein abgeschlossenes MINT-Studium und bringt mindestens 5 Jahre Erfahrung im Bereich Data Science oder Data Analytics mit, vorzugsweise im Retail- oder Fashion-Umfeld. Fundierte Kenntnisse in Statistik, Zeitreihenvorhersagen sowie in den Programmiersprachen Python und SQL sind erforderlich. Zudem sollten Sie mit Software- und ML-Engineering-Prinzipien vertraut sein, die von der Modellentwicklung über Testing, Versionierung und CI/CD bis zum produktiven Deployment und Monitoring reichen. Erfahrungen mit modernen Data-Plattformen wie Azure, Databricks, Airflow und Power BI sind von Vorteil, ebenso wie Kenntnisse in MLOps-Grundprinzipien. Persönlich sollten Sie pragmatisch arbeiten, klar kommunizieren und sich schnell in neue Themen und Domänen einfinden können. Sehr gute Deutschkenntnisse sind notwendig, während gute Englischkenntnisse ebenfalls erwartet werden.