Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle intelligente Lösungen im Bereich Retail Media mit Datenwissenschaft und maschinellem Lernen.
- Unternehmen: Redcare Pharmacy, Europas Nr. 1 e-Apotheke mit innovativer Kultur.
- Vorteile: Umfangreiche Einarbeitung, Sportmitgliedschaft, Homeoffice-Möglichkeiten und persönliche Entwicklung.
- Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit großartigen Karrierechancen und einem unterstützenden Team.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft von Retail Media und habe direkten Einfluss auf das Geschäft.
- Qualifikationen: Erfahrung in angewandter Datenwissenschaft und maschinellem Lernen, insbesondere im Einzelhandel.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Über Redcare Pharmacy: Als Europas Nr. 1 E-Apotheke wird Redcare Pharmacy von leidenschaftlichen Teams und modernster Innovation angetrieben. Wir streben danach, ein gesundes, kollaboratives Arbeitsumfeld zu schaffen, in dem sich jeder Mitarbeiter wertgeschätzt und inspiriert fühlt, zu unserer Vision "Bis jeder Mensch seine Gesundheit hat" beizutragen.
Über die Rolle: Treten Sie unserem Data Science-Team bei und helfen Sie, die Zukunft der Retail Media bei Redcare Pharmacy zu gestalten. Sie arbeiten an der Schnittstelle von Produkt, Daten und kommerzieller Strategie und entwickeln intelligente Lösungen, die das Erlebnis für Kunden und Werbetreibende verbessern und gleichzeitig ein schnell wachsendes Geschäft unterstützen.
Viele unserer Retail Media- und Daten- & AI-Initiativen befinden sich noch in den frühen Phasen, was Ihnen die Möglichkeit gibt, Lösungen zu definieren, technische Richtungen zu beeinflussen und ab dem ersten Tag messbaren Geschäftswert zu schaffen. Die Projekte haben direkte, messbare Auswirkungen auf die Kernbetriebsabläufe, einschließlich kundenorientierter Produkte wie unserem Webshop, mit einem klaren Einfluss auf Umsatz und organisatorische Effizienz.
Diese Rolle ist für einen erfahrenen Data Scientist mit praktischer Expertise in Retail Media oder eng verwandten Bereichen (z.B. digitale Werbung, Personalisierung, Empfehlungen, Kampagnenoptimierung, Marketingmessung oder Marktplatzprodukte) konzipiert, und erfordert eine Erfolgsbilanz bei der Umsetzung komplexer Anwendungsfälle in zuverlässige, skalierbare Systeme.
Über Ihre Aufgaben: Tragen Sie zur Entwicklung unseres Retail Media-Produkts bei, indem Sie Data Science und maschinelles Lernen anwenden, um relevante, effektive und skalierbare Lösungen zu entwickeln, die Wert für Kunden, Werbetreibende und das Unternehmen schaffen. Arbeiten Sie an End-to-End-Datenwissenschafts- und maschinellen Lerninitiativen, in enger Zusammenarbeit mit Produktmanagern, Ingenieuren und Fachexperten, um geschäftliche Herausforderungen in datengestützte Lösungen zu übersetzen. Übernehmen Sie Projekte über den gesamten Lebenszyklus hinweg, von der Problemdefinition und Experimentierung bis hin zur Produktionsbereitstellung, Überwachung und kontinuierlichen Verbesserung unter Verwendung komplexer realer Datensätze. Entwerfen, bewerten und verbessern Sie maschinelle Lernmodelle und Experimente, wobei Sie durchdachte Abwägungen zwischen Leistung, Skalierbarkeit, Wartbarkeit und Geschäftsauswirkungen treffen. Tragen Sie zu Best Practices in der Datenwissenschaft und zum Wissensaustausch bei und fungieren Sie als technischer Sparringspartner innerhalb des Daten- & AI-Teams.
Über den Tech-Stack: Databricks, Spark, Azure, Python, SQL, maschinelles Lernen, MLOps, Experimentation & Analytics Frameworks, Git, CI/CD.
Über Sie: Sie bringen solide Erfahrung in angewandter Datenwissenschaft und maschinellem Lernen mit, einschließlich des Aufbaus und der Bereitstellung von Modellen in Produktionsumgebungen. Sie haben eine starke Grundlage in Python, SQL, statistischer Modellierung und der Verarbeitung großer Datenmengen. Sie haben Erfahrung mit oder ein starkes Interesse an Retail Media, digitaler Werbung, Marketinganalytik, Personalisierung, Empfehlungssystemen oder verwandten kommerziellen Datenprodukten. Sie genießen es, Verantwortung für mehrdeutige Probleme zu übernehmen und Struktur zu schaffen, insbesondere in einem Produktbereich, der noch gestaltet wird.
Über Ihre Vorteile: Um Ihnen die bestmögliche Unterstützung für Ihre individuellen Bedürfnisse zu bieten - sei es ein gesundes Leben, genügend Zeit für Ihre Familie oder die Entwicklung Ihrer Fähigkeiten - bieten wir eine Vielzahl unterschiedlicher, standortspezifischer Vorteile: Willkommenstage: Wir möchten, dass Sie sich vom ersten Tag an bei uns zu Hause fühlen. Daher begrüßen wir Sie mit unserem umfassenden Einarbeitungsprogramm. Sport: Bleiben Sie gesund. Profitieren Sie von einem Mitgliedschaftspaket (M) beim Urban Sports Club, damit Sie von einer Vielzahl von Sportangeboten profitieren können. Homeoffice: Wenn Ihr Job nicht erfordert, dass Sie im Büro anwesend sind, können wir den Ort, von dem aus Sie arbeiten, individuell vereinbaren - sogar bis zu 20 Tage im Jahr überall in der EU. Persönliche Entwicklung: Wachsen! Wir unterstützen und fördern Ihre individuelle Entwicklung durch verschiedene interne und externe Schulungen. Mitarbeiterrabatt: Sie erhalten einen Mitarbeiterrabatt von 10 % auf alle rezeptfreien, Schönheits- und Körperpflegeprodukte in unserem Online-Shop und 20 % Rabatt auf nu3.
Senior Data Scienctist, Retail Media (m/f/d) Arbeitgeber: Redcare Pharmacy
Redcare Pharmacy ist ein hervorragender Arbeitgeber, der eine gesunde und kollaborative Arbeitsumgebung fördert, in der jeder Mitarbeiter geschätzt wird und die Möglichkeit hat, zur Vision "Bis jeder Mensch gesund ist" beizutragen. Mit einem starken Fokus auf persönliche Entwicklung, flexiblen Arbeitsmodellen und einem breiten Spektrum an Vorteilen, einschließlich Sportmitgliedschaften und Mitarbeiterrabatten, bietet Redcare Pharmacy nicht nur eine sinnvolle Karriere, sondern auch die Chance, aktiv an innovativen Projekten im Bereich Retail Media mitzuwirken.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Senior Data Scienctist, Retail Media (m/f/d) erhalten könnten
✨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 Redcare Pharmacy 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 Scienctist, Retail Media (m/f/d) 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 Scienctist, Retail Media (m/f/d) bei Redcare Pharmacy gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Redcare Pharmacy 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 Redcare Pharmacy entscheidend sein!
