Sr Data Science Consultant

Der Data Science Consultant bietet Dienstleistungen und Werkzeuge an, die den Wert des Geschäfts des Kunden durch datengestützte Erkenntnisse und verbesserte Entscheidungsunterstützung maximieren. Diese Rolle umfasst sowohl Beratung als auch Produktentwicklung. Sie besteht darin, den Bereich Data Science bei der Implementierung neuer BY-Produkte bei den ersten Kunden zu leiten sowie Werkzeuge, Vorlagen und Materialien zu entwickeln, um die Skalierung für nachfolgende Kunden zu ermöglichen.

Was Sie tun werden:

• Leiten Sie den Data Science-Arbeitsstrom innerhalb von Implementierungsprojekten unserer neu eingeführten Produkte und ML-Lösungen bei den ersten Kunden in Zusammenarbeit mit dem Produktmanagement und den Feldteams.
• Führen Sie Datenanalysen durch, um Muster, Trends und Anomalien in den Kundendaten zu entdecken, übersetzen Sie die Ergebnisse in umsetzbare Erkenntnisse und präsentieren Sie Ergebnisse und Empfehlungen, um Kunden bei der Verbesserung ihrer Datenqualität zu unterstützen.
• Konfigurieren und optimieren Sie statistische Algorithmen wie Zeitreihen- und Machine Learning-Modelle aus Open Source sowie aus BY-Bibliotheken, um die Projektziele zu unterstützen und das bestmögliche Ergebnis zu erzielen.
• Entwerfen und erstellen Sie Werkzeuge und Codevorlagen, um den Data Science-Workflow in Kundenprojekten zu verbessern und/oder zu beschleunigen, indem Sie neue Technologien wie GenAI nutzen.
• Arbeiten Sie mit BY-Datenwissenschaftlern, Produktentwicklern, Produktmanagern und anderen Mitgliedern des Blue Yonder-Teams zusammen, um kundenspezifische Anforderungen und datenwissenschaftliche Probleme zu verstehen und in Anfragen zur Modellverbesserung und Optimierungsoptionen zu übersetzen.
• Zusammenarbeiten mit Datenwissenschaftlern, Lösungsarchitekten und Softwareingenieuren, um Werkzeuge für die skalierbare Nutzung von KI-Lösungen in der Lieferkette zu entwerfen und zu entwickeln.
• Schreiben Sie sauberen, gut strukturierten, dokumentierten und effizienten (wartbaren) Code, der den besten Praktiken der Softwareentwicklung entspricht.
• Erstellen Sie Vorlagen, Artefakte, Dokumentationen und Schulungsmaterialien für die größere Datenwissenschaftsgemeinschaft, Kunden und Partner zur Wiederverwendbarkeit und Automatisierung.
• Aktiv und reaktionsschnell mit den Feldteams und Kunden zusammenarbeiten, um die Akzeptanz unserer neuen Produkte und Dienstleistungen voranzutreiben.
• Kommunizieren und/oder unterstützen Sie die Geschäftsfälle gegenüber PMG und PD bezüglich spezifischer Trends für zukünftige Produktfunktionen und -verbesserungen.
• Mentorieren Sie Datenwissenschaftsberater in Ihrem eigenen Team und/oder im weiteren BY-Team.
• Bleiben Sie über Branchentrends in der Datenwissenschaftspraxis informiert und verbessern Sie kontinuierlich die Werkzeuge und Methoden des Teams.

Ihr Profil:

• Abschluss in Informatik, Statistik oder einem verwandten quantitativen Bereich ist erforderlich. Ein Doktortitel ist von Vorteil.
• 3+ Jahre nachgewiesene praktische Erfahrung mit Skriptprogrammiersprachen, vorzugsweise Python, mit den typischen PyData-Bibliotheken wie pandas, scikit-learn, TensorFlow oder pytorch für Datenanalysen und maschinelles Lernen.
• 3+ Jahre Erfahrung in der Softwareentwicklung und/oder Entwicklung von Anwendungen im Bereich Machine Learning, statistisches Problemlösen, Datenvisualisierung oder ähnlichem.
• Leidenschaft für und fortgeschrittene Kenntnisse in maschinellem Lernen und statistischem Problemlösen.
• Nachgewiesene Erfahrung im Aufbau von End-to-End-Datenpipelines.
• Nachgewiesene Erfahrung im Aufbau und der Pflege des Code-Basis mit Git.
• Nachgewiesene Erfahrung im Produktionsbetrieb von ML-Modellen ist von Vorteil.
• Hohes Interesse und/oder Erfahrung mit GenAI-Technologien ist von Vorteil.
• Fähigkeit, komplexe Daten in geschäftliche Erkenntnisse und Chancen zur Wertschöpfung zu übersetzen.
• Fähigkeit, analytische Erkenntnisse und Empfehlungen an Kunden zu kommunizieren, ohne tiefgehende Kenntnisse der Statistik, indem Datenstorys mit Geschäftssituationen und -prozessen in Verbindung gebracht werden.
• Fähigkeit, Dashboards, Visualisierungen und Berichte zu erstellen, um statistische Ergebnisse zu kommunizieren.
• Vertrautheit mit Geschäftsprozessen im Einzelhandel, Preisgestaltung und Lieferkettenmanagement ist von Vorteil.
• Nachgewiesene Erfahrung im Umgang mit Big Data und paralleler Verarbeitung.
• Bereitschaft, je nach geschäftlichen Bedürfnissen zu Kundenstandorten zu reisen, und Flexibilität, mit überlappenden Zeitzonen zu arbeiten.
• Deutschkenntnisse zusätzlich zu fließendem Englisch sind von Vorteil.