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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Nutze Machine Learning, um komplexe Geschäftsprobleme zu lösen und wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen.
- Arbeitgeber: DOUGLAS ist der führende Anbieter für Premium-Beauty in Europa mit über 1.850 Geschäften.
- Mitarbeitervorteile: 30 Tage Urlaub, hybrides Arbeiten, Mitarbeiter*innenrabatt und individuelle Entwicklungsmöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Werde Teil eines dynamischen Teams und entwickle datenbasierte Lösungen mit echtem Einfluss.
- Gewünschte Qualifikationen: Abgeschlossenes Studium in Datenwissenschaft oder Informatik und Erfahrung in Machine Learning erforderlich.
- Andere Informationen: Wir fördern Diversität und Chancengleichheit in unserem internationalen Unternehmen.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 43200 - 84000 € pro Jahr.
Unternehmensbeschreibung
DOUGLAS ist der führende Omnichannel-Anbieter für Premium-Beauty in Europa. Das Unternehmen inspiriert seine Kund*innen, ihre eigene Art von Schönheit zu leben, indem es ein einzigartiges Sortiment online und in rund 1.850 Geschäften anbietet. DOUGLAS ist der Partner der Wahl für Brands und bietet ein ausgewähltes Sortiment exklusiver Marken sowie eigener Unternehmensmarken. Das Sortiment umfasst Düfte, Make-up, Hautpflege, Haarpflege, Accessoires sowie Beauty-Dienstleistungen. Die Stärkung der erfolgreichen Omnichannel-Positionierung und die konsequente Weiterentwicklung des Kund*innenerlebnisses stehen im Mittelpunkt der Unternehmensstrategie „Let it Bloom – DOUGLAS 2026″.
AUFGABEN MIT IMPACT
- Nutze fortgeschrittene statistische Methoden, Machine-Learning-Algorithmen und Deep-Learning-Modelle, um komplexe Geschäftsprobleme zu lösen und wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen.
- Du deckst den gesamten Lebenszyklus von ML-Modellen ab: von der Datenvorverarbeitung und Feature Engineering bis hin zu Training, Validierung und Bereitstellung.
- Visualisierungen, Diagramme und Berichte erstellst Du so klar und überzeugend, dass sie sowohl technische als auch nicht-technische Stakeholder begeistern.
- Kommuniziere analytische Ergebnisse verständlich und entwickle spannende Geschichten rund um Deine Erkenntnisse.
- In enger Zusammenarbeit mit Domain-Expertinnen, Datenanalyst innen und weiteren Stakeholdern verstehst Du Geschäftsanforderungen und entwickelst datenbasierte Lösungen.
- Identifiziere Optimierungsmöglichkeiten und Potenziale zur Automatisierung in Geschäfts- und Datenwissenschaftsprozessen.
- Du lieferst strategische Einblicke und datengetriebene Empfehlungen für das Senior Management, die die Unternehmensziele unterstützen.
- Du unterstützt und förderst Kolleg*innen auf Junior- und Professional-Level durch Mentoring.
DEINE SKILLS
- Du bringst ein abgeschlossenes Studium mit Schwerpunkt Datenwissenschaft, Statistik oder Informatik mit oder eine vergleichbare Qualifikation.
- Du hast mehrjährige Erfahrung in der Anwendung von Machine Learning, Deep Learning oder ähnlichen Algorithmen auf Geschäftsprobleme.
- Du besitzt eine ausgeprägte Fähigkeit, komplexe technische Konzepte für verschiedene Zielgruppen verständlich zu machen.
- Deine Kenntnisse in Programmiersprachen wie Python oder R sowie in Visualisierungstools wie Tableau oder Power BI sind auf einem hohen Niveau.
- Erfahrung in Cloud-Technologien wie AWS, Azure oder GCP wäre von Vorteil.
- Du bist analytisch stark und suchst kontinuierlich nach neuen Wegen, datenbasierte Erkenntnisse in strategische Maßnahmen umzuwandeln.
- Teamarbeit liegt Dir, und Du teilst gerne Wissen, um andere in ihrer Entwicklung zu unterstützen.
DEINE BENEFITS
- Deine persönliche Weiterentwicklung: Wir möchten, dass du mit uns wächst. Werde Teil unseres Mentoring-Programms, nutze unsere E-Learning-Plattformen und profitiere von vielen weiteren individuellen Entwicklungsmöglichkeiten.
- Offene Feedbackkultur: Halbjahresgespräche & Performance Reviews (#DOUGLASDialogue)
- 30 Tage Urlaub pro Jahr
- Du möchtest ein hybrides Arbeitsmodell? Wir bieten einen Ausgleich zwischen mobilem Arbeiten und Office Tagen in einem kollaborativen Umfeld. (ca. 8 Tage/Monat)
- Cherry on top: Du bekommst unseren Mitarbeiter*innenrabatt sowohl online als auch im Geschäft. On top bekommst du weitere Rabattmöglichkeiten dank unserer Corporate Benefits.
- Du magst Fitness? Dann ist unsere Laufgruppe und unser Gympass genau das Richtige für dich.
- Inhouse Kantine & Bistro, sowie kostenlose Getränke
- Ein positives und motivierendes Umfeld & das Feiern von Erfolgen bei regelmäßigen Company Events wie z.B. DOClub, Sommerfest, Women`s Day, etc.
ERKENNST DU DICH WIEDER? Dann werde Teil unseres internationalen Unternehmens und bewirb Dich mit Angabe Deiner Gehaltsvorstellung und Deines möglichen Eintrittstermins. Wir als internationaler Arbeitgeber stehen für Chancengleichheit und Diversität. Daher freuen wir uns auf Bewerbungen von Müttern, Vätern, Menschen mit Behinderungen und Menschen aus der LGBTQIA+ Community. Bitte teile uns gerne mit, wenn wir z.B. ein geschlechtsneutrales Pronomen verwenden sollen, Du einen barrierefreien Zugang zu unseren Büros benötigst oder wir mehr Zeit für den Bewerbungsprozess einplanen sollen. Wir freuen uns auf Dich!
Senior Data Scientist (m/w/d) Arbeitgeber: DOUGLAS
Kontaktperson:
DOUGLAS HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Senior Data Scientist (m/w/d)
✨Tip Nummer 1
Nutze dein Netzwerk! Sprich mit ehemaligen Kollegen oder Kommilitonen, die bereits in der Branche arbeiten. Sie können dir wertvolle Einblicke geben und möglicherweise sogar eine Empfehlung bei DOUGLAS aussprechen.
✨Tip Nummer 2
Informiere dich über aktuelle Trends im Bereich Data Science und Machine Learning. Zeige in Gesprächen, dass du auf dem neuesten Stand bist und wie du diese Trends in die Arbeit bei DOUGLAS einbringen könntest.
✨Tip Nummer 3
Bereite dich auf technische Interviews vor, indem du häufige Fragen zu Machine Learning und Datenanalyse übst. Sei bereit, deine Ansätze zur Lösung von Problemen klar und verständlich zu erklären, um sowohl technische als auch nicht-technische Stakeholder zu überzeugen.
✨Tip Nummer 4
Zeige deine Teamfähigkeit! Betone in Gesprächen, wie wichtig dir die Zusammenarbeit mit anderen ist und wie du bereits in der Vergangenheit Wissen geteilt hast, um das Team zu unterstützen. Dies passt gut zur Unternehmenskultur von DOUGLAS.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Senior Data Scientist (m/w/d)
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Verstehe die Unternehmenswerte: Informiere dich über DOUGLAS und ihre Unternehmensstrategie 'Let it Bloom – DOUGLAS 2026'. Zeige in deiner Bewerbung, wie deine Werte und Erfahrungen mit der Vision des Unternehmens übereinstimmen.
Hebe relevante Erfahrungen hervor: Betone deine mehrjährige Erfahrung in Machine Learning und Deep Learning. Nenne spezifische Projekte oder Erfolge, die deine Fähigkeiten in der Datenwissenschaft demonstrieren und wie du komplexe Probleme gelöst hast.
Kommunikation ist der Schlüssel: Stelle sicher, dass du deine Fähigkeit zur verständlichen Kommunikation komplexer technischer Konzepte betonst. Verwende klare und prägnante Sprache in deinem Lebenslauf und Anschreiben, um zu zeigen, dass du sowohl technische als auch nicht-technische Stakeholder ansprechen kannst.
Zeige Teamarbeit und Mentoring: Erwähne Beispiele, in denen du erfolgreich im Team gearbeitet hast oder andere unterstützt hast. Dies zeigt, dass du nicht nur ein technischer Experte bist, sondern auch bereit bist, Wissen zu teilen und das Team zu fördern.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei DOUGLAS vorbereitest
✨Verstehe die Unternehmensstrategie
Informiere dich über die Strategie von DOUGLAS, insbesondere über das Ziel 'Let it Bloom – DOUGLAS 2026'. Zeige im Interview, dass du die Bedeutung von Omnichannel-Positionierung und Kundenerlebnis verstehst und wie deine Fähigkeiten dazu beitragen können.
✨Präsentiere deine technischen Fähigkeiten
Bereite Beispiele vor, die deine Erfahrung mit Machine Learning, Deep Learning und Datenvisualisierung zeigen. Sei bereit, spezifische Projekte zu diskutieren, bei denen du diese Technologien erfolgreich angewendet hast.
✨Kommunikation ist der Schlüssel
Übe, komplexe technische Konzepte einfach und verständlich zu erklären. Du wirst oft mit nicht-technischen Stakeholdern kommunizieren müssen, also zeige, dass du in der Lage bist, analytische Ergebnisse klar zu präsentieren.
✨Teamarbeit und Mentoring betonen
Hebe deine Teamfähigkeit hervor und teile Beispiele, wie du andere unterstützt hast, sei es durch Mentoring oder Zusammenarbeit. DOUGLAS legt Wert auf eine offene Feedbackkultur und die Entwicklung von Kollegen.
