Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle innovative Datenanalysen und Machine-Learning-Modelle für den Lebensmitteleinzelhandel.
- Unternehmen: REWE Group, einer der größten Handelskonzerne Europas mit einem dynamischen Arbeitsumfeld.
- Vorteile: Attraktive Vergütung, flexible Arbeitszeiten, Homeoffice und umfassende Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Agiles Team mit viel Gestaltungsspielraum und tollen Karrierechancen.
- Warum dieser Job: Gestalte das Einkaufserlebnis von Millionen Kunden mit fortschrittlicher Datenanalyse und KI.
- Qualifikationen: Masterabschluss in Data Science oder verwandten Bereichen und Erfahrung in Datenanalyseprojekten.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Was wir zusammen vorhaben: Als Geschäftsbereich Analytics der REWE Group sind wir Teil des Vorstandsressorts Digital & Technology, mit dem wir alle strategischen, analytischen und geschäftsunterstützenden Funktionen innerhalb von Handel Deutschland unter einem Dach zusammenführen. Der Geschäftsbereich verfolgt das Ziel, Advanced Analytics sowie Artificial Intelligence als Fähigkeit und Werttreiber in allen wesentlichen Geschäftsentscheidungen der REWE zu etablieren. Agile Arbeitsweisen und ein modernes technologisches Umfeld bieten die perfekte Arbeitsumgebung, um die Entwicklung analytischer Produkte und Use Cases voranzutreiben.
Was du bei uns bewegst: Du willst mit deinen Ideen und Entwicklungen richtig was bewegen? Außerdem hast du Spaß an Logik und tüftelst gerne an komplexen Problemstellungen? Dann wirst du bei uns fündig! Denn als (Senior) Data Scientist bei der REWE Group prägst du entscheidend das Einkaufserlebnis von Millionen REWE- und PENNY-Kunden im deutschen Lebensmittelhandel und begegnest immer wieder kniffligen Analysefragen.
- Einen Wertbeitrag liefern: Als (Senior) Data Scientist treibst du spannende und herausfordernde Advanced Analytics-Projekte im Lebensmittelhandel zur nachhaltigen Optimierung von Entscheidungsprozessen selbstständig voran und nimmst eine führende Rolle im Hinblick auf die Data-Science Strategie sowie das Heben von Geschäftspotenzialen ein.
- Den gesamten Produkt-Lifecycle betreuen: Du übernimmst die End-to-End Entwicklung und Produktivierung komplexer Modelle und Machine-Learning Pipelines für Use Cases in den Bereichen Prognose, Klassifikation, Recommendation und Scoring und bist verantwortlich für deren stetige Qualitätskontrolle.
- Das große Ganze stets im Blick: Du übernimmst das Datenmanagement von strukturierten und unstrukturierten Daten in verschiedenen Datenbanksystemen (z. B. GCP/BigQuery, Snowflake) sowie Analyse-Frameworks (z. B. Hadoop/Spark).
- Alle an einen Tisch bringen: Gemeinsame Entwicklung analytischer Produkte in agil und interdisziplinär aufgestellten Teams sowie proaktive und steuernde Zusammenarbeit mit dem Fachbereich und internen Stakeholdern, um Daten in geschäftsrelevante Erkenntnisse umzuwandeln.
- Mit gutem Vorbild vorangehen: Fachliche Anleitung sowie Coaching juniorer Kollegen. Außerdem Entwicklung von Standards und Sicherstellung, dass Best Practices in Methodik und Code angewendet werden.
Was uns überzeugt: Zuallererst deine Persönlichkeit: Dein sehr gutes analytisches und konzeptionelles Denkvermögen gepaart mit ausgeprägten kommunikativen Fähigkeiten - insbesondere gegenüber fachfremden Kollegen und Zuhörern sowie deine Leidenschaft für das Thema Datenanalyse und deine sehr guten Deutschkenntnisse. Deine Fähigkeit, neue herausfordernde Geschäftsfragen schnell zu verstehen sowie mit passgenauen analytischen Modellen flexibel zu beantworten. Dass du über eine hohe Dienstleistungs- wie Teamorientierung verfügst, dir die Arbeit in einem agilen sowie sehr dynamischen Umfeld Spaß macht und du über Technologien und Entwicklungen immer up to date bist.
Ein abgeschlossenes Masterstudium mit Data Science/Analytics-Bezug (z. B. Wirtschaftsinformatik, Statistik, Ökonometrie, Informatik, Mathematik, Physik o. ä.). Gerne auch mit betriebswirtschaftlichem Bezug und/oder Promotion. Außerdem deine in der Praxis erprobte Erfahrung in der Datenanalyse und in Data Science/Big Data Projekten - gerne in Cloud-Umgebungen sowie, dass du die Entwicklung und Bereitstellung analytischer Softwarelösungen über den kompletten Produkt-Lifecycle hinweg, insbesondere die Produktivierung und das Monitoring von ML-Modellen, beherrschst. Deine sehr guten Programmierkenntnisse mit fundierter Praxiserfahrung in Python und SQL. Du bist mit den gängigen Data-Science-Libraries & Tools wie scikit-learn, pandas, Matplotlib und jupyter bestens vertraut und besitzt Erfahrung mit Big-Data-Frameworks wie Apache Spark. Darüber hinaus gerne gesehen sind Kenntnisse von Methoden der professionellen Softwareentwicklung einschließlich Versionskontrolle (Git), CI/CD und Containerisierung (Kubernetes).
Was wir bieten: Die REWE Group als einer der größten Handels- und Touristikkonzerne Europas bietet einzigartige Voraussetzungen für alle, die etwas bewegen wollen. Entdecke einen lebensnahen Arbeitgeber, der dir Vertrauen schenkt, Gestaltungsfreiräume ermöglicht und durch flexible Strukturen Innovationen und frische Ideen fördert. Wer bei uns arbeitet und viel bewegt, darf auch viel erwarten:
- Attraktive Vergütung: Mit Sonderleistungen wie Urlaubs- und Weihnachtsgeld, vermögenswirksamen Leistungen, betrieblicher Altersvorsorge, Zuschüssen für Kantine und vergünstigtes Deutschlandticket sowie Vorteilen beim Fahrrad-Leasing.
- Mitarbeiterrabatte: Bei REWE, PENNY, toom Baumarkt und DER Touristik.
- Work-Life-Balance: Mit flexibler Arbeitszeit ohne Kernzeiten, Homeoffice, Auszeitmodellen, Betriebskindergärten, zeitgemäßen Eltern-Kind-Büros, Unterstützung bei der Suche nach Kinderbetreuung und Pflege.
- Persönliche Weiterbildung: Mit umfassenden Seminarangeboten, fachspezifischen Akademien, Tech-Talks, E-Learnings und Teilnahme an Konferenzen und Hackathons.
- Gesundheitsmanagement: Mit Vorsorgeuntersuchungen, Sport-, Gesundheits- und Kochkursen.
- Gestaltungsspielraum: Mitbestimmung bei der Auswahl von Algorithmen, Analysetechniken und Technologien und eigenverantwortliches Arbeiten an spannenden Fragestellungen aus den verschiedensten Unternehmensbereichen (Supply Chain, Logistik, Marketing, Kundenservice).
- Agiles Umfeld: Zusammenarbeit mit agilen Entwicklerteams im Big-Data-Kontext.
- Vernetzt: Unternehmensweite Netzwerke der REWE Group, wie z. B. unser LGBTIQ-Netzwerk „DITO– different together“ und das Frauennetzwerk „f.ernetzt“ für den Austausch rund um Karriere und persönliche Weiterentwicklung.
Wir betonen ausdrücklich, dass bei uns alle Menschen – unabhängig von Geschlecht/geschlechtlicher Identität, ethnischer Herkunft und Nationalität, sozialer Herkunft, Religion/Weltanschauung, körperlicher und geistiger Fähigkeiten, Alter sowie sexueller Orientierung oder weiterer individueller Merkmale – gleichermaßen willkommen sind.
(Senior) Data Scientist Analytics (m/w/d) Arbeitgeber: PENNY-Markt Gesellschaft mit beschränkter Haftung
Die REWE Group ist ein herausragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern nicht nur ein modernes und agiles Arbeitsumfeld bietet, sondern auch vielfältige Möglichkeiten zur persönlichen und beruflichen Weiterentwicklung. Mit attraktiven Vergütungsmodellen, flexiblen Arbeitszeiten und einem starken Fokus auf Work-Life-Balance schafft das Unternehmen eine Kultur des Vertrauens und der Innovation, die es den Mitarbeitern ermöglicht, ihre Ideen in bedeutende Projekte umzusetzen. Zudem profitieren die Mitarbeiter von umfangreichen Mitarbeiterrabatten und einem umfassenden Gesundheitsmanagement, was die REWE Group zu einem idealen Ort für engagierte Fachkräfte im Bereich Data Science macht.
Kontaktdaten:
PENNY-Markt Gesellschaft mit beschränkter Haftung Recruiting-Team
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so (Senior) Data Scientist Analytics (m/w/d) erhalten könnten
✨Tipp Nummer 1
Sei proaktiv! Nutze LinkedIn und andere Netzwerke, um mit Leuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Frag nach Informationen über die REWE Group und zeig dein Interesse an der Position als (Senior) Data Scientist.
✨Tipp Nummer 2
Bereite dich auf das Vorstellungsgespräch vor, indem du typische Fragen zu Data Science und Analytics durchgehst. Denk daran, konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Arbeit zu nennen, die deine Fähigkeiten unter Beweis stellen.
✨Tipp Nummer 3
Zeig deine Leidenschaft für Daten! Bereite eine kleine Präsentation oder ein Projekt vor, das du während des Gesprächs vorstellen kannst. Das zeigt, dass du nicht nur die Theorie beherrschst, sondern auch praktisch arbeiten kannst.
✨Tipp Nummer 4
Nutze unsere Website, um dich direkt zu bewerben. Das macht es uns einfacher, dich kennenzulernen und zeigt, dass du den ersten Schritt in Richtung einer Zusammenarbeit mit der REWE Group machst!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um (Senior) Data Scientist Analytics (m/w/d) mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Sei du selbst!:Wir wollen deine Persönlichkeit kennenlernen! Zeig uns, wer du bist und was dich motiviert. Lass deine Leidenschaft für Datenanalyse durchscheinen und erzähl uns von deinen bisherigen Erfahrungen.
Mach es konkret!:Verwende konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Arbeit, um deine Fähigkeiten zu untermauern. Erkläre, wie du komplexe Probleme gelöst hast und welche Tools und Methoden du dabei eingesetzt hast.
Achte auf die Details!:Stell sicher, dass deine Bewerbung fehlerfrei ist. Ein gut strukturiertes Anschreiben und ein übersichtlicher Lebenslauf zeigen, dass du Wert auf Qualität legst – genau wie wir bei StudySmarter!
Bewirb dich direkt!:Nutze unsere Website, um dich zu bewerben. So kannst du sicherstellen, dass deine Bewerbung direkt bei uns landet und wir sie schnellstmöglich bearbeiten können. Wir freuen uns auf deine Unterlagen!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei PENNY-Markt Gesellschaft mit beschränkter Haftung vorbereitet
✨Verstehe die Unternehmensziele
Mach dich mit den Zielen und Werten der REWE Group vertraut. Überlege dir, wie deine Fähigkeiten im Bereich Advanced Analytics und AI dazu beitragen können, diese Ziele zu erreichen. Zeige im Interview, dass du nicht nur die technischen Fähigkeiten hast, sondern auch verstehst, wie sie in die Unternehmensstrategie passen.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Denke an spezifische Projekte oder Herausforderungen, die du in der Vergangenheit gemeistert hast. Bereite dich darauf vor, diese Beispiele zu erläutern, insbesondere wie du analytische Modelle entwickelt und implementiert hast. Das zeigt, dass du praktische Erfahrung hast und in der Lage bist, komplexe Probleme zu lösen.
✨Zeige deine Teamfähigkeit
Da die Rolle viel Zusammenarbeit erfordert, ist es wichtig, deine Teamarbeit zu betonen. Bereite Geschichten vor, in denen du erfolgreich mit anderen zusammengearbeitet hast, um analytische Produkte zu entwickeln oder Daten in geschäftsrelevante Erkenntnisse umzuwandeln. Das zeigt, dass du gut in ein agiles Umfeld passt.
✨Frage nach den nächsten Schritten
Am Ende des Interviews solltest du Fragen stellen, um dein Interesse zu zeigen. Frage nach den nächsten Schritten im Auswahlprozess oder wie das Team die Erfolge von Data Science-Projekten misst. Das zeigt, dass du proaktiv bist und wirklich an der Position interessiert bist.
