(Senior) Data Scientist Supply Chain Management (m/w/d)

Permanent employee, Full-time · München, Mannheim, Berlin

Begleite uns auf einer faszinierenden Reise mit dem Ziel, das Supply Chain Management zu revolutionieren. Als Mitarbeiter bei aioneers bist du nicht nur Teil einer professionell geführten, sondern auch innovativen Asset-based Supply Chain Beratung. Du bist Teil eines einzigartigen Teams, das nicht nur daran arbeitet, wie Unternehmen in Zukunft ihre Supply Chain managen, sondern auch daran, wie aioneers als Unternehmen wächst – und nicht zuletzt, wie deine eigene Erfolgsgeschichte aussieht.

Bei aioneers steht die Digitalisierung der operativen, taktischen und strategischen Entscheidungsfindung in der Supply Chain im Mittelpunkt. Durch unsere innovativen Analytics und Business Lösungen revolutionieren wir das Supply Chain Management und optimieren die Prozesse unserer Kunden. Für unser wachsendes Consulting Team suchen wir deutschlandweit nach leidenschaftlichen (Senior) Data Scientist, die unsere Kunden im Bereich Supply Chain Management beraten.

Als Teil unseres dynamischen, internationalen Teams wirst du ermutigt, deine Ideen einzubringen und aktiv mitzugestalten. Wir legen großen Wert auf Diversität und Chancengleichheit – unterschiedliche Perspektiven bereichern unsere Arbeit und fördern Innovation. Solltest du dich mit den folgenden Punkten identifizieren, dann freuen wir uns darauf, dich näher kennenzulernen:

• Entwicklung und Implementierung des gesamten Lebenszyklus von Machine-Learning-Lösungen – von der Datenvorverarbeitung (Datenbereinigung und -aufbereitung), Feature Engineering, Hyperparameter-Optimierung und Modelltraining über Algorithmus Tests und Evaluierung bis hin zum Postprocessing (z. B. Interpretierbarkeit, Modellkalibrierung) oder Model Stacking sowie der Implementierung von MLOps-Prozessen für eine automatisierte Bereitstellungspipeline.
• Konzeption und Implementierung effizienter MLOps-Pipelines unter Verwendung von Azure Services und weiteren Cloud-Technologien.
• Entwicklung von heuristischen und auf Operations Research basierenden Lösungen (wie lineare Programmierung und diskrete Optimierung), um Optimierungsprobleme im Bereich Supply Chain zu lösen.
• Unterstützung bei der generellen Konzeption der Lösung zusammen mit unseren Solution Architekten und Projektmanagern, um eine effektive Lösung für die Herausforderungen der Kunden zu entwickeln.
• Mitwirkung im Bereich Data Engineering zur Aufbereitung und Bereitstellung relevanter Datenmodelle, einschließlich Feature Stores für ML-Implementierungen sowie nachgelagerter Datenverarbeitung, um die gesamte ML-Lösung und die nachfolgende Visualisierung zu unterstützen.
• Implementierung von Datenvisualisierung zur Bewertung und Gegenüberstellung von Modellergebnissen sowie zur Analyse der Leistungsfähigkeit der ML-Lösung.
• Optimierung und Wartung bestehender ML-Lösungen und Datenpipelines sowie Erweiterung von Funktionen und Anwendungsbereichen basierend auf den Anforderungen der Kunden.

Minimum Requirements:

• Abgeschlossenes Masterstudium in Data Science, Wirtschaftsinformatik, (Wirtschafts-)Ingenieurwesen mit Schwerpunkt Data Analytics, Data Science, Artificial Intelligence / Machine Learning, Supply Chain Management.
• Erste Einblicke und praktische Erfahrung an der Schnittstelle von Supply Chain Management und Data Science – auch Berufseinsteiger sind herzlich willkommen!
• Ausgeprägte analytische Fähigkeiten und strukturierte sowie präzise Arbeitsweise, hohe Lernbereitschaft.
• Erfahrung in der Datenaufbereitung (ETL), -modellierung und -analyse beispielsweise mit Databricks, Python, Spark, SQL.
• Verständnis von statistischen Methoden (z. B. Regression, Hypothesentests) und Optimierungstechniken wie lineare Programmierung und gemischt-ganzzahlige Programmierung für Supply Chain Probleme.
• Fundierte ML-Expertise in Zeitreihen- und Nachfrageprognosen mit vertieften Kenntnissen in Methoden wie ARIMA, Prophet, LSTMs, CatBoost, Seq2Seq und LightGBM sowie Erfahrung in der Modellierung komplexer Nachfragemuster (intermittierend, unregelmäßig) durch maschinelles Lernen.
• Umgang mit überwachten und unbeaufsichtigten Lernmethoden für die Klassifikation (z. B. Nachfragesegmentierung) und Clusterbildung (z. B. Lieferantenkategorisierung).
• Kenntnisse von CI/CD-Pipelines für ML, einschließlich Retraining, Bereitstellung und Modellüberwachung mithilfe von Azure DevOps oder GitHub Actions.
• Kenntnisse zu Supply Chain Stamm-/Transaktionsdaten sowie deren Zusammenhänge sind von Vorteil.
• Affinität zu neuen Technologien und digitalen Lösungen.
• Grundlegende Kenntnisse in der Datenvisualisierung sowie Erfahrung mit BI-Tools wie PowerBI und Qlik Sense.
• "Hands-on"-Mentalität in Kombination mit Freude an Teamwork sowie Projektarbeit mit Kundenunternehmen.
• Verhandlungssichere Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift.

Benefits:

• Attraktives Beteiligungsprogramm am Unternehmenserfolg: Wir teilen mit dir unseren Erfolg.
• Unbefristete Verträge: Es ist uns wichtig, deine persönliche Entwicklung und Karriere langfristig zu begleiten.
• Mentoren- und Buddy-Programm: Wir unterstützen dich von Tag eins an und sorgen dafür, dass inspirierende Kolleg:innen und Vorbilder dich sowohl bei deinen täglichen Aufgaben als auch bei deiner langfristigen Entwicklung begleiten.
• Chancengleichheit, Diversität und Inklusion: Bei uns zählt dein Potenzial.
• Familienfreundliche Arbeitszeitmodelle: Profitiere von modernen Arbeitszeitmodellen, die Familie und Karriere in Einklang bringen.
• Flexible Arbeitsgestaltung: Genieße die Vorteile flexibler Arbeitszeiten und mobilen Arbeitens, um deine Work-Life-Integration zu fördern.
• 30+2 Urlaubstage: Wir geben dir zusätzlich zum gesetzlichen Minimum noch mehr Urlaubstage, damit du neben der Arbeit auch genügend Zeit zur Erholung hast.
• Attraktives Versicherungsangebot: Wir bezuschußen deine private Altersvorsorge und Berufsunfähigkeits-Versicherung im Rahmen einer Direktversicherung.
• Modernstes Equipment: Modernste Notebooks und Mobiltelefone für eine effiziente und angenehme digitale Zusammenarbeit.
• Team- und Sport-Events: Vernetze dich mit Kolleg:innen durch regelmäßige Team-Building- und Sportaktivitäten.

Hast du Lust, mit uns die Zukunft des Supply Chain Managements zu gestalten? Dann bewirb dich jetzt – wir freuen uns darauf, dich kennenzulernen!