Senior Data Scientist Sales Data Hub (gn) Vollzeit/ Teilzeit (hybrid)

Deine Aufgabe bei DKV Mobility? Als Teil einer führenden europäischen B2B Plattform für On-the-Road Paymentlösungen, arbeitest Du in einem spannenden Umfeld. Unsere Aufgaben definieren sich durch unseren Purpose: To drive the transition towards an efficient and sustainable future of mobility. Wir bieten Dir zahlreiche Möglichkeiten, in einem dynamischen und agilen Umfeld die Mobilität von morgen mitzugestalten.

Was Dich erwartet:

• Du entwickelst und wendest eigenständig statistische und ML-basierte Modelle an (z.B. Regressionsmodelle, Zeitreihenanalysen, Klassifikation, Clustering) für vertriebsrelevante Fragestellungen wie Pipeline-Forecasting, Churn-Prediction oder Lead Scoring.
• Du entwickelst und betreust Data-Science- und AI-Lösungen in Python/SQL (auf Azure und Snowflake) – vom Proof of Concept bis zum produktiven Einsatz im Sales-Kontext.
• Du übernimmst die Verantwortung für die eigenständige Analyse großer Vertriebsdatenmengen und leitest konkrete Handlungsempfehlungen für deine Sales-Stakeholder ab.
• Du steuerst die enge Zusammenarbeit mit Data Engineers und Data Analysts und entwickelst gemeinsam KPIs, Dashboards und Reportings weiter.
• Du bereitest komplexe Daten verständlich auf und nutzt adressatengerechtes Data Storytelling.
• Du unterstützt bei der Sicherstellung der Datenqualität und validierst Modell-Inputs in enger Abstimmung mit Data Governance.
• Du begleitest und unterstützt andere Data Scientists, motivierst sie, neue Wege zu gehen, und förderst ihre fachliche Weiterentwicklung.
• Du erkennst proaktiv Optimierungspotenziale und entwickelst neue Use Cases für KI- und Analytics-Lösungen im Vertrieb.
• Du erstellst und präsentierst selbsterklärende Präsentationen für unterschiedliche Zielgruppen, inklusive Management, und übersetzt analytische Ergebnisse in klare Business Insights.
• Du entwickelst eigenständig innovative Lösungen mit cloudbasierten Tools (v.a. Python im Prototyping), die einen konkreten Mehrwert für DKV Mobility schaffen.

Was Dich auszeichnet:

• Du hast mehrjährige Erfahrung in Data Science & Machine Learning, inklusive sicherem Umgang mit statistischen Methoden, Regressionsmodellen, Zeitreihenanalysen sowie klassischen ML‑ und modernen KI‑Algorithmen.
• Du beherrschst Python und SQL auf sehr hohem Niveau und entwickelst ständig neue, wertschöpfende Lösungen in einer cloudbasierten Umgebung – inklusive GenAI‑Use Cases wie LLMs, RAG‑Systeme oder „Talk‑to‑your‑Data“-Interfaces.
• Du hast fundierte Erfahrung im Aufbau robuster End‑to‑End‑ML‑Pipelines und in der Implementierung von MLOps‑Standards (z.B. CI/CD, Model Registry, Monitoring).
• Im Sales Data Hub übernimmst du fachliche Verantwortung für Vorhersagemodelle, Churn Modelle etc. und treibst Proof‑of‑Concepts von neuen Modellen.
• Idealerweise verfügst du über Erfahrung im Umgang mit Vertriebsprozessen, CRM‑Daten und relevanten Sales KPIs sowie im Umgang mit SAP und Power BI.
• Du überzeugst durch starke kommunikative und kollaborative Fähigkeiten, starke Selbstständigkeit und hohe Zuverlässigkeit, präsentierst komplexe Analysen verständlich und unterstützt als Mentor aktiv die Weiterentwicklung anderer Data Scientists.
• Du bist sicher in der Kommunikation auf Deutsch und Englisch.

Unabhängig von Alter, Geschlecht, Herkunft und sexueller Identität und Orientierung. Schwerbehinderte Bewerber:innen werden bei gleicher Eignung bevorzugt. Diese Stelle kann in Vollzeit oder vollzeitnaher Teilzeit (mind. 30 Std./ Woche; ausgenommen sind Werkstudenten und explizit in Teilzeit ausgeschriebene Teilzeitstellen) ausgeübt werden. DKV Mobility sucht die besten Talente und weiß, dass diese nicht immer in Vollzeit zur Verfügung stehen. Viele unserer Mitarbeiter:innen arbeiten in Teilzeit oder in flexiblen Arbeitsmodellen. Bitte sprich im Bewerbungsverfahren mit uns über die Flexibilität, die Du benötigst.

Haben wir Dich neugierig gemacht? Dann freuen wir uns auf Deine Bewerbung! Wenn Du noch offene Fragen hast, dann melde Dich gerne unter markus.gierse@dkv-mobility.com bei Markus Gierse.