Auf einen Blick
- Aufgaben: Gestalte datenbasierte Produkte und entwickle innovative Forecasting-Lösungen.
- Unternehmen: FoodTracks, ausgezeichnet mit dem Deutschen Nachhaltigkeitspreis.
- Vorteile: Unbefristete Vollzeitstelle, hybrides Arbeitsmodell und modernes Equipment.
- Weitere Informationen: Engagiertes Team mit kurzen Entscheidungswegen und viel Gestaltungsspielraum.
- Warum dieser Job: Nutze AI-Tools und gestalte aktiv die Zukunft der Lebensmittelbranche.
- Qualifikationen: Erfahrung in Forecasting, Machine Learning und Datenanalyse.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60750 - 74250 € pro Jahr.
Gestalte Forecasting, das im Alltag wirkt...
Food Tracks hilft Bäckereien, Planung und Produktion datenbasiert zu verbessern, Retouren zu reduzieren, Umsatzpotenziale besser zu nutzen und Food Waste zu vermeiden.
Dafür sind wir u. a. mit dem Deutschen Nachhaltigkeitspreis ausgezeichnet worden.
Du verantwortest die operative Weiterentwicklung unseres Bereichs Forecasting & Data.
Dabei arbeitest du direkt mit der Geschäftsführung sowie dem Tech-Team zusammen und triffst in deinem Verantwortungsbereich eigenständige Produktentscheidungen.
Bei uns kannst du das tun, was in vielen anderen Unternehmen noch zu kurz kommt: Agentic Engineering ist bei Food Tracks fester Teil der täglichen Arbeit, kein Nice-to-have am Rande.
Wenn du Lust hast, AI-gestützte Werkzeuge wie Claude Code oder Codex gewinnbringend einzusetzen, bist du bei uns richtig.
Aufgaben
Du entwickelst Vision, Ziele und Roadmap für Forecasting & Data weiter, übernimmst die operative Produktverantwortung und priorisierst auf Basis von Kundennutzen, Daten und technischer Machbarkeit.
Du definierst Daten-, Qualitäts- und Rollout-Kriterien für den Machine-Learning-Teil unseres Produkts und steuerst den Rollout über Kunden, Standorte und Warengruppen hinweg.
Du analysierst Forecast-Ergebnisse, Datenqualität und Produktverhalten selbstständig, machst Auswirkungen auf die KPIs unserer Kunden transparent und leitest daraus konkrete Maßnahmen ab.
Du nutzt Agentic-Engineering-Tools, um Prototypen zu entwickeln, Hypothesen schnell zu validieren und überprüfbare Anforderungen abzuleiten.
Erfolgversprechende Prototypen werden gemeinsam mit dem Tech-Team zu produktionsreifen Lösungen weiterentwickelt und anhand realer Daten bewertet.
So arbeitest du
Du denkst business-driven: Du entwickelst Ideen und Konzepte für datenbasierte Produkte, bewertest technische Möglichkeiten fundiert, triffst Produktentscheidungen und überprüfst deren Wirkung anhand realer Daten.
Agentic Coding gehört bei Food Tracks zur Arbeitsweise.
Du nutzt AI-gestützte Werkzeuge wie Claude Code oder Codex hands-on für Datenanalysen, Recherche, Prototyping und strukturierte Entscheidungsgrundlagen.
Profil
Mehrjährige Erfahrung mit Forecasting oder Optimierung sowie eigenständige Verantwortung für datenintensive digitale Produkte, Projekte oder Beratungsmandate.
Erfahrung, einen klar abgegrenzten Produktbereich eigenständig weiterzuentwickeln, Prioritäten zu vertreten und Ergebnisse zu verantworten.
Hands-on Erfahrung mit Machine-Learning-Modellen (Bonus: im Bereich Time Series Forecasting), inklusive Monitoring und kontinuierlicher Verbesserung produktiv eingesetzter Modelle.
Du bist in Daten und Code selbst handlungsfähig: Für Analysen und Prototypen arbeitest du eigenständig mit Python und SQL oder vergleichbaren Werkzeugen.
Gleichzeitig verstehst du Datenflüsse, Schnittstellen und technische Abhängigkeiten.
Für Produktionsarchitektur, Integration und Betrieb arbeitest du eng mit dem Tech-Team zusammen.
Deutschkenntnisse auf C1-Niveau.
Wir bieten
Unbefristete Vollzeitstelle mit 40 Stunden pro Woche.
Die Möglichkeit aktiv etwas zu verändern und relevante Produktbereiche zu gestalten.
Hybrid-Modell: in der Regel drei Tage Office in Münster und zwei Tage remote (bei längerer Anfahrt zwei Tage Office und drei Tage remote).
Mac Book und höhenverstellbarer Schreibtisch.
Persönliches Onboarding, Workation und regelmäßige Teamevents.
Ein engagiertes Team, kurze Entscheidungswege und echter Gestaltungsspielraum.
(Senior) Agentic Product Manager, Forecasting & Data (gn) Arbeitgeber: Arbeitgeber aus der Region
Autoland bietet Ihnen als Einkäufer im Außendienst (m/w/d) eine herausfordernde und abwechslungsreiche Tätigkeit in einem der größten herstellerunabhängigen Automobilhandelsunternehmen Deutschlands. Mit flexiblen Einsatzmöglichkeiten, exzellenten Verdienstchancen und einem umfassenden Onboarding-Programm fördern wir Ihre persönliche und berufliche Entwicklung in einem dynamischen Team, das sich durch hohe Kundenorientierung und Qualität auszeichnet.
Kontaktdaten:
Arbeitgeber aus der Region Recruiting-Team
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so (Senior) Agentic Product Manager, Forecasting & Data (gn) erhalten könntest
✨Wende dich an die richtigen Communities
Schau dir Online-Communities und Foren an, die sich um Data Science drehen, wie Kaggle oder GitHub. Engagiere dich dort aktiv, teile deine Projekte und lerne von anderen – das wird dir helfen, nicht nur einen Fuß in die Tür zu bekommen, sondern auch wertvolle Kontakte zu knüpfen.
✨Präsentiere deine Daten-Projekte
Baue ein Portfolio auf, das deine besten Projekte zeigt. Nutze Plattformen wie GitHub oder eine persönliche Webseite, um deine Arbeiten zu veröffentlichen. Arbeitgeber im Data Science-Bereich schauen oft direkt auf praktische Erfahrungen, also zeig, was du drauf hast!
✨Nimm an Meetups und Hackathons teil
Besuche lokale Data Science-Meetups oder nehme an Hackathons teil. Diese Veranstaltungen sind nicht nur super, um dein Wissen zu erweitern, sondern auch Gold wert für Networking. Du lernst Fachkollegen kennen und kannst auf Lockere Art und Weise Eventualjobs ergattern.
✨Direkte Bewerbungen über unsere Seite
Vergiss nicht, direkt auf unserer Website nach Stellenangeboten bei Arbeitgeber aus der Region zu schauen. Hier kannst du dich auf offene Datenwissenschaftsstellen bewerben und zeigst damit direktes Interesse, das viele Arbeitgeber schätzen!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um (Senior) Agentic Product Manager, Forecasting & Data (gn) mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Lass deine Daten sprechen!:In einem Bereich wie Data Science ist es entscheidend, dass du deine praktischen Fähigkeiten präsentierst. Wenn du an Projekten gearbeitet hast, die deine Analysefähigkeiten oder dein Wissen über Machine Learning demonstrieren, teile sie in deinem Lebenslauf oder füge einen Link zu deinem GitHub-Portfolio bei. Die Daten, die du analysiert hast, und die Tools, die du verwendest, sollten klar hervorgehoben werden.
Ergebnisse quantifizieren!:Unterstütze deine Erfahrung mit quantifizierbaren Ergebnissen. Zeige, wie du durch deine Analysen oder Modelle zur Entscheidungsfindung beigetragen hast oder wie deine Berechnungen den Rohdaten neue Erkenntnisse entlockt haben. Arbeitgeber in der Data Science sind oft an konkreten Verbesserungen und Effizienzsteigerungen interessiert!
Erläutere deine Lernbereitschaft!:Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, zeige in deinem Anschreiben, dass du bereit bist, zu lernen und dich weiterzuentwickeln. Sprich über deine Neugier für neue Technologien oder Methoden im Data Science Bereich. Vielleicht hast du auch Kurse besucht oder Zertifikate erworben, die deine Begeisterung zeigen!
Die richtige technische Sprache!:Achte darauf, dass deine Bewerbung alle relevanten technischen Begriffe enthält, die in der Data Science gebräuchlich sind. Nenne spezifische Programmier- und Analysetools wie Python, R oder SQL, die du beherrschst. Dies macht es für die Rekrutierer einfacher, schnell zu erkennen, dass du für die Rolle als (Senior) Agentic Product Manager, Forecasting & Data (gn) bei Arbeitgeber aus der Region gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Arbeitgeber aus der Region vorbereitet
✨Bereite deine technischen Skills vor
In einem Vorstellungsgespräch für eine Data-Science-Position wird oft dein Wissen über Tools wie Python, R oder SQL getestet. Mach dich mit gängigen Algorithmen und deren Einsatzmöglichkeiten vertraut, denn technische Fragen können schnell kommen. Lass uns sicherstellen, dass du in diesen Bereichen glänzt!
✨Verschaffe dir einen Überblick über Projekte
Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, ist es wichtig, dass du konkrete Erfahrungen und Projekte vorweisen kannst. Wenn du bereits an Data-Science-Projekten gearbeitet hast, sei bereit, diese in der Tiefe zu erläutern und zu diskutieren, wie du die Probleme gelöst hast. Dein Portfolio kann hier einen echten Unterschied machen!
✨Vorbereitung auf case studies
In Data-Science-Interviews sind case studies und praktische Probleme häufig Teil des Gesprächs. Übe, wie du strukturiert und logisch an solche Aufgaben herangehst. Arbeitgeber möchten sehen, wie du Daten analysierst und Lösungen entwickelst – bring also deine analytischen Fähigkeiten mit!
✨Zeige deine Leidenschaft für Daten
Mehr denn je geht es bei einer Vollzeitstelle darum, dass du nicht nur die Skills hast, sondern auch wirklich für das Feld brennst. Teile Anekdoten oder Erfahrungen, die zeigen, wie du zur Datenwissenschaft gekommen bist und was dich fasziniert. Diese Begeisterung kann für Arbeitgeber aus der Region entscheidend sein!
