(Senior) Data Scientist Analytics (m/w/d)

Ort: 50933 Köln | Vertragsart: Vollzeit, unbefristet | Job-ID:

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:

• Als (Senior) Data Scientist prägst du entscheidend das Einkaufserlebnis von Millionen REWE- und PENNY-Kunden im deutschen Lebensmittelhandel und begegnest immer wieder kniffligen Analysefragen.
• Du treibst 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.
• 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.
• Du übernimmst das Datenmanagement von strukturierten und unstrukturierten Daten in verschiedenen Datenbanksystemen (z.B. GCP/BigQuery, Snowflake) sowie Analyse-Frameworks (z.B. Hadoop/Spark).
• 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.
• Fachliche Anleitung sowie Coaching juniorer Kollegen und Entwicklung von Standards sowie Sicherstellung, dass Best Practices in Methodik und Code angewendet werden.

Was uns überzeugt:

• 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.
• Eine hohe Dienstleistungs- wie Teamorientierung, Freude an der Arbeit in einem agilen sowie sehr dynamischen Umfeld und stets aktuelle Kenntnisse über Technologien und Entwicklungen.
• Ein abgeschlossenes Masterstudium mit Data Science/Analytics-Bezug (z.B. Wirtschaftsinformatik, Statistik, Ökonometrie, Informatik, Mathematik, Physik o.ä.).
• Praktische Erfahrung in der Datenanalyse und in Data Science/Big Data Projekten - gerne in Cloud-Umgebungen sowie die Entwicklung und Bereitstellung analytischer Softwarelösungen über den kompletten Produkt-Lifecycle hinweg, insbesondere die Produktivierung und das Monitoring von ML-Modellen.
• Sehr gute Programmierkenntnisse mit fundierter Praxiserfahrung in Python und SQL sowie Vertrautheit mit gängigen Data-Science-Libraries & Tools wie scikit-learn, pandas, Matplotlib und Jupyter.
• Erfahrung mit Big-Data-Frameworks wie Apache Spark und Kenntnisse von Methoden der professionellen Softwareentwicklung einschließlich Versionskontrolle (Git), CI/CD und Containerisierung (Kubernetes).

Was wir bieten:

• Attraktive Vergütung: Mit Sonderleistungen wie Urlaubs- und Weihnachtsgeld, vermögenswirksamen Leistungen, betrieblicher Altersvorsorge, Zuschüssen für Kantine und vergünstigtem 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.

In unserem erfährst du mehr über den Arbeitsalltag als Data Scientist von Hannes. Alle weiteren Infos rund um den Bereich Analytics findest du.