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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Optimiere logistische Prozesse durch Datenanalysen und entwickle innovative Lösungen.
- Arbeitgeber: Apotal, eine der größten Versandapotheken Deutschlands mit über 560 engagierten Mitarbeitern.
- Mitarbeitervorteile: Dynamisches Arbeitsumfeld, flexible Arbeitszeiten, Homeoffice und Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der digitalen Gesundheitsversorgung und arbeite mit modernen Technologien.
- Gewünschte Qualifikationen: Studium in Data Science oder verwandten Bereichen und Kenntnisse in Datenanalyse und Machine Learning.
- Andere Informationen: Flache Hierarchien und eine offene, teamorientierte Atmosphäre.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 36000 - 60000 € pro Jahr.
Überblick
Apotal ist eine der größten Versandapotheken Deutschlands – bestehend seit 2004. Viele zufriedene Kunden nutzen und schätzen das Know-How, die fachliche Kompetenz und den exzellenten Service. Wir sind einer der größten Arbeitgeber im Südkreis von Osnabrück. Über 560 Mitarbeiter sorgen mit großem Engagement und hoher Motivation für das Wohl der Kunden.
Werde unser neuer Full-Stack Data Scientist (m/w/d) bei Apotal und optimiere die Zukunft der Logistik!
Bist Du ein analytischer Kopf mit einer Leidenschaft für Daten? Hast Du ein Faible für fortschrittliche Modelle und Machine-Learning-Algorithmen? Dann suchen wir genau Dich!
Aufgaben
Deine Rolle:
Als Full-Stack Data Scientist (m/w/d) in unseren Team für Operational Excellence bist Du das Herzstück unserer Abteilung und arbeitest eng mit unserem Data Team sowie verschiedenen anderen Abteilungen zusammen. Du spielst eine entscheidende Rolle bei der Verbesserung unserer logistischen und operativen Prozesse durch fortschrittliche Datenanalysen und -modellierung. Mit Deiner ausgeprägten analytischen Fähigkeit und sozialen Kompetenz förderst Du die Kommunikation und Zusammenarbeit und entwickelst nachhaltige Lösungen.
Deine Aufgaben:
- Entwicklung, Implementierung und Optimierung von ETL-Prozessen zur Integration und Verarbeitung großer Datenmengen aus verschiedenen Quellen.
- Analyse und Modellierug von Pricing-Strategien, um Marktanforderungen, Wettbewerb und Nachfrage optimal zu berücksichtigen.
- Datengetriebene Optimierung von Logistik- und Supply-Chain-Prozessen zur Effiziensteigerung.
- Entwicklung von Forecasting-Modellen zur Prognose von Nachfrage, Lagerbeständen und Preisentwicklungen.
- Unterstützung bei der Automatisierung von Datenpipelines und der Optimierung von Datenarchitekturen.
- Visualisierung und Aufbereitung von Daten zur Unterstützung strategischer Entscheidungen.
- Zusammenarbeit mit Data Engineers, Entwickler und Business-Teams, um datengetriebene Lösungen effizient zu implementieren.
- Nutzung moderner Technologien und Methoden zur Explorativen Datenanalyse (EDA), maschinellem Lernen und statistischen Modellierung.
Qualifikation
- Abgeschlossenes Studium in Data Science, Informatik, Wirtschaftsinformatik, Statistik, Mathematik oder einem vergleichbaren Bereich.
- Fundierte Kenntnisse in Datenanalyse, Machine Learning und statistischer Modellierung.
- Erfahrung mit ETL-Tools (z.B. Airflow, Talend, Apache Nifi, dbt) und Datenbanktechnologien (SQL, NoSQL).
- Sehr gute Kennntnisse in Programmiersprachen wie Python (pandas, NumPy, scikit-learn) oder R (tidyr, tidymodels).
- Vertraut mit Cloud-Plattformen (z.B. AWS, Azure, Google Cloud) und Big-Data-Technologien (Spark, Hadoop)
- Kenntnisse in Web-Technologien (z.B. JavaScript, APIs, Node.js) sind von Vorteil.
- Erfahrung mit BI-Tools (z.B. Power BI, Tableau, Looker) zur Datenvisualisierung
- Analytisches Denkvermögen und die Fähigkeit, komplexe Daten in wertvolle Geschäftsentscheidungen umzuwandeln.
- Selbstständige, lösungsorientierte Arbeitsweise mit hoher Eigeninitiative.
- Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse.
Benefits
- Ein dynamisches und innovatives Arbeitsumfeld mit spannenden Projekten.
- Die Möglichkeit, moderne Technologien und Methoden in enem agilen Team einzusetzen.
- Fachliche und persönliche Weiterentwicklung durch Schulungen und Workshops.
- Flexible Arbeitszeiten und Homeoffice-Möglichkeiten
- 13. Gehalt
- Urlaubsgeld
- Betriebliche Altersvorsorge
- Kostenfreie Parkplätze und eine sehr gute Verkehrsanbindung
- Langfristige Perspektiven und große Chancen zur persönlichen und fachlichen Weiterentwicklung
- Eine offene, teamorientierte Arbeitsatmosphäre
- Flache Hierarchien
Werde Teil von Apotal als Data Scientist/Analyst (m/w/d) und gestalte mit uns die Zukunft der digitalen Gesundheitsversorgung! Bewirb dich jetzt und mach den Unterschied!
#J-18808-Ljbffr
Data Scientist / Data Analyst (m/w/d) Arbeitgeber: apotal.de
Kontaktperson:
apotal.de HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Data Scientist / Data Analyst (m/w/d)
✨Netzwerken, Netzwerken, Netzwerken!
Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit anderen Data Scientists und Analysten in Kontakt zu treten. Teile deine Projekte und Insights, um sichtbar zu werden und vielleicht sogar Empfehlungen zu erhalten.
✨Präsentiere deine Projekte!
Erstelle ein Portfolio deiner besten Arbeiten und präsentiere sie auf GitHub oder deiner eigenen Website. Zeige, was du kannst, und mache es potenziellen Arbeitgebern leicht, deine Fähigkeiten zu erkennen.
✨Sei proaktiv bei der Jobsuche!
Warte nicht nur auf Stellenanzeigen – kontaktiere Unternehmen direkt über ihre Karriereseiten oder soziale Medien. Zeige dein Interesse an ihrer Arbeit und frage nach möglichen offenen Positionen.
✨Bereite dich auf Interviews vor!
Übe häufige Interviewfragen für Data Scientists und bereite Beispiele aus deiner Erfahrung vor. Sei bereit, deine analytischen Fähigkeiten und Problemlösungsansätze zu demonstrieren, um einen bleibenden Eindruck zu hinterlassen.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Data Scientist / Data Analyst (m/w/d)
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Sei du selbst!: Wir wollen dich kennenlernen, also zeig uns deine Persönlichkeit! Lass deinen Charakter in deinem Anschreiben durchscheinen und erzähl uns, warum du die perfekte Ergänzung für unser Team bist.
Pass auf die Details auf!: Achte darauf, dass deine Bewerbung fehlerfrei ist. Rechtschreibfehler oder unklare Formulierungen können einen schlechten Eindruck hinterlassen. Nimm dir die Zeit, alles gründlich zu überprüfen!
Zeig deine Leidenschaft für Daten!: Erzähle uns von deinen Erfahrungen mit Datenanalysen und Machine Learning. Wir suchen jemanden, der für diese Themen brennt und innovative Ideen hat, um unsere Prozesse zu optimieren.
Bewirb dich über unsere Website!: Der einfachste Weg, um Teil unseres Teams zu werden, ist, dich direkt über unsere Website zu bewerben. So stellst du sicher, dass deine Bewerbung schnell und unkompliziert bei uns ankommt!
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei apotal.de vorbereitest
✨Verstehe die Rolle
Mach dich mit den spezifischen Anforderungen der Position als Data Scientist/Analyst vertraut. Überlege dir, wie deine bisherigen Erfahrungen und Fähigkeiten in die Aufgaben bei Apotal passen und bereite Beispiele vor, die deine Eignung unter Beweis stellen.
✨Datenanalyse demonstrieren
Bereite dich darauf vor, deine Kenntnisse in Datenanalyse und Machine Learning zu zeigen. Du könntest gebeten werden, ein Beispielprojekt oder eine Analyse zu präsentieren, also bringe relevante Unterlagen oder Visualisierungen mit, die deine Fähigkeiten verdeutlichen.
✨Fragen vorbereiten
Stelle Fragen zur Unternehmenskultur, den Technologien, die verwendet werden, und den Herausforderungen, die das Team aktuell hat. Das zeigt dein Interesse und deine Motivation, Teil des Teams zu werden und hilft dir, herauszufinden, ob die Stelle wirklich zu dir passt.
✨Soft Skills betonen
Neben technischen Fähigkeiten sind auch soziale Kompetenzen wichtig. Bereite Beispiele vor, die zeigen, wie du in der Vergangenheit erfolgreich im Team gearbeitet hast oder wie du komplexe Daten verständlich kommuniziert hast. Das wird dir helfen, dich von anderen Bewerbern abzuheben.