Auf einen Blick
- Aufgaben: Leite analytische Programme zur Verbesserung von Lagereffizienz und Preisgenauigkeit.
- Unternehmen: Dynamisches Einzelhandelsunternehmen mit vielfältigem Portfolio.
- Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, berufliche Entwicklung und flexible Arbeitsmodelle.
- Weitere Informationen: Strategische Plattform für messbare Geschäftsergebnisse und Karrierewachstum.
- Warum dieser Job: Gestalte bedeutende Projekte und beeinflusse kommerzielle Entscheidungen in der Einzelhandelsbranche.
- Qualifikationen: Mindestens 5 Jahre Erfahrung in der Datenwissenschaft, idealerweise im Einzelhandel.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60750 - 74250 € pro Jahr.
About Us
Our client operates a diverse retail portfolio spanning apparel, accessories and large-format department stores.
The organisation focuses on optimising assortment complexity, supply chain responsiveness and customer experience across high-traffic channels.
Analysts and data scientists drive pricing, merchandising and inventory decisions through robust analytics and scalable data platforms.
Job Description
The Senior Data Scientist will lead analytics programmes that directly improve inventory efficiency, pricing precision and customer engagement.
This role owns end-to-end model development—from problem definition and feature engineering to deployment and monitoring and partners with merchandising, planning and product teams to translate models into measurable commercial outcomes.
Success will be measured by reduced stock waste, improved sell-through rates and demonstrable uplift in personalised customer interactions.
Key Responsibilities
- Drive the creation of predictive models for demand forecasting, price optimisation and personalised recommendations.
- Define analytical approaches that map to commercial objectives and select appropriate modelling frameworks.
- Develop reproducible data pipelines, version-controlled model artefacts and automated deployment workflows.
- Design and analyse A/B tests and holdout experiments to quantify business impact and iterate on solutions.
- Partner with merchandising, planning and product teams to prioritise initiatives and embed analytical solutions into operational processes.
- Present findings and recommended actions to senior stakeholders, translating technical details into business implications.
- Implement model governance including monitoring, validation and performance reporting to ensure production reliability.
Requirements
- Minimum 5+ years of applied data science experience, with a preference for background in retail or consumer sectors.
- Track record of deploying machine learning models to production and maintaining them at scale.
- Advanced proficiency in Python, SQL and experience with data engineering frameworks or cloud platforms (e. g., Airflow, Spark, AWS/GCP).
- Practical expertise in time series forecasting, recommendation systems or pricing algorithms.
- Experience designing experiments and applying causal inference methods to measure impact.
- Strong stakeholder management and communication skills, with experience presenting to executive audiences.
- Bachelor's or higher in a quantitative field or equivalent practical experience.
Benefits
- Competitive salary aligned to senior-level market rates and performance incentives.
- Structured professional development including training budgets and access to industry conferences.
- Meaningful project ownership with clear performance metrics and cross-functional visibility.
- Flexible hybrid working arrangements and a supportive approach to work-life balance.
- Comprehensive benefits package covering health, wellbeing and retirement planning.
- Other
This position Offers a strategic platform to influence commercial decisions across multiple retail formats.
Candidates With demonstrable experience in forecasting, personalisation or price optimisation will be prioritised.
The role requires an analytical leader who can balance technical ownership with stakeholder influence to deliver measurable business improvements.
#J-18808-Ljbffr
Senior Data Scientist (Ref: 197580) Arbeitgeber: Forsyth Barnes
Unser Unternehmen ist ein hervorragender Arbeitgeber, der innovative cloud-native Finanzsoftware für kleine und mittelständische Unternehmen in Europa entwickelt. Mit einem starken Fokus auf Teamarbeit und technische Exzellenz bieten wir nicht nur wettbewerbsfähige Gehälter und umfassende Gesundheitsleistungen, sondern auch flexible Arbeitsmodelle und großzügige Weiterbildungsmöglichkeiten. Unsere Kultur fördert die persönliche und berufliche Entwicklung, während wir gleichzeitig ein unterstützendes Umfeld schaffen, das Vielfalt und Inklusion schätzt.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Senior Data Scientist (Ref: 197580) 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 Forsyth Barnes 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 Data Scientist (Ref: 197580) 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 Data Scientist (Ref: 197580) bei Forsyth Barnes gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Forsyth Barnes 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 Forsyth Barnes entscheidend sein!
