Auf einen Blick
- Aufgaben: Gestalte das Einkaufserlebnis von Millionen Kunden durch spannende Data-Science-Projekte.
- Arbeitgeber: Die REWE Group ist einer der größten Handelskonzerne Europas mit innovativen Ansätzen.
- Mitarbeitervorteile: Genieße flexible Arbeitszeiten, Homeoffice und attraktive Vergünstigungen wie Mitarbeiterrabatte.
- Warum dieser Job: Sei Teil einer agilen Transformation und arbeite an zukunftsweisenden Analytics-Lösungen.
- Gewünschte Qualifikationen: Master in Data Science/Analytics und Erfahrung in Datenanalyse sind erforderlich.
- Andere Informationen: Entwickle analytische Produkte in einem dynamischen Team und profitiere von umfangreichen Weiterbildungsmöglichkeiten.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 43200 - 84000 € pro Jahr.
Ort: 50933 Köln | Vertragsart: Vollzeit, unbefristet | Job-ID: 829295
Was wir zusammen vorhaben: Als Geschäftsbereich Analytics der REWE Group sind wir Teil des Vorstandsressorts Customer, Analytics & Technology, mit dem wir alle strategischen, analytischen und geschäftsunterstützenden Funktionen innerhalb von Handel Deutschland unter einem Dach zusammenführen. Der Geschäftsbereich befindet sich in einer spannenden Transformation und verfolgt das Ziel, Advanced Analytics sowie Artificial Intelligence als ergänzenden Werttreiber in allen wesentlichen Geschäftsentscheidungen zu etablieren. Agile Arbeitsweisen mit cross-funktional agierenden Teams bieten die perfekte Arbeitsumgebung, um die Entwicklung analytischer Produkte und Use Cases voranzutreiben.
Was du bei uns bewegst:
- 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.
- 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 freuen uns auf deine Bewerbung mit Angabe deiner Verfügbarkeit und Gehaltsvorstellung. Bitte nutze hierzu unser Onlineformular, so erreicht deine Bewerbung direkt die richtige Ansprechperson in unserem Recruiting Center. Bewerbungsunterlagen in Papierform können wir leider nicht zurücksenden. Für Rückfragen zu dieser Position (Job-ID: 829295) steht dir unser Bewerber-Servicetelefon unter 0221 149-7110 zur Verfügung.

Kontaktperson:
REWE Group HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: (Senior) Data Scientist Analytics (m/w/d) - [\'Vollzeit\', \'Homeoffice\']
✨Tip Nummer 1
Nutze dein Netzwerk! Sprich mit aktuellen oder ehemaligen Mitarbeitern der REWE Group, um mehr über die Unternehmenskultur und die spezifischen Anforderungen für die Position als (Senior) Data Scientist zu erfahren. Oft können persönliche Empfehlungen den Unterschied machen.
✨Tip Nummer 2
Bereite dich auf technische Interviews vor, indem du deine Kenntnisse in Python, SQL und den gängigen Data-Science-Tools auffrischst. Übe das Lösen von Datenanalyse-Problemen und sei bereit, deine Lösungsansätze klar und verständlich zu erklären.
✨Tip Nummer 3
Informiere dich über aktuelle Trends im Bereich Advanced Analytics und Künstliche Intelligenz. Zeige in Gesprächen, dass du nicht nur die Grundlagen beherrschst, sondern auch ein tiefes Verständnis für innovative Ansätze und Technologien hast.
✨Tip Nummer 4
Sei bereit, konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Berufserfahrung zu teilen, die deine Fähigkeiten in der Datenanalyse und im Projektmanagement demonstrieren. Zeige, wie du komplexe Probleme gelöst und Mehrwert für frühere Arbeitgeber geschaffen hast.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: (Senior) Data Scientist Analytics (m/w/d) - [\'Vollzeit\', \'Homeoffice\']
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Verstehe die Anforderungen: Lies die Stellenanzeige sorgfältig durch und achte auf die spezifischen Anforderungen und Qualifikationen, die für die Position als (Senior) Data Scientist Analytics gefordert werden. Stelle sicher, dass du diese Punkte in deiner Bewerbung ansprichst.
Individualisiere dein Anschreiben: Gestalte dein Anschreiben so, dass es deine Motivation und Eignung für die Rolle unterstreicht. Gehe auf deine Erfahrungen in der Datenanalyse und Data Science ein und erläutere, wie du zur Transformation im Bereich Advanced Analytics und AI beitragen kannst.
Hebe relevante Projekte hervor: In deinem Lebenslauf solltest du konkrete Beispiele für Projekte anführen, die deine Fähigkeiten in der Entwicklung von Machine-Learning-Modellen und der Arbeit mit großen Datenmengen demonstrieren. Betone deine Erfahrungen mit den geforderten Technologien wie Python, SQL und Big-Data-Frameworks.
Prüfe deine Unterlagen: Bevor du deine Bewerbung abschickst, überprüfe alle Dokumente auf Vollständigkeit und Fehler. Achte darauf, dass dein Lebenslauf und dein Anschreiben klar strukturiert und professionell formatiert sind, um einen positiven ersten Eindruck zu hinterlassen.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei REWE Group vorbereitest
✨Verstehe die Unternehmensziele
Informiere dich über die REWE Group und deren strategische Ziele im Bereich Analytics. Zeige im Interview, dass du verstehst, wie Advanced Analytics und Künstliche Intelligenz zur Optimierung von Entscheidungsprozessen beitragen können.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Denke an spezifische Projekte oder Erfahrungen, die deine Fähigkeiten in der Datenanalyse und im Umgang mit Machine Learning unter Beweis stellen. Sei bereit, diese Beispiele detailliert zu erläutern und zu zeigen, wie du Herausforderungen gemeistert hast.
✨Zeige Teamfähigkeit
Da die Rolle eine enge Zusammenarbeit mit interdisziplinären Teams erfordert, betone deine Erfahrungen in agilen Umgebungen und wie du erfolgreich mit anderen zusammengearbeitet hast, um analytische Produkte zu entwickeln.
✨Frage nach den nächsten Schritten
Am Ende des Interviews kannst du nach den nächsten Schritten im Auswahlprozess fragen. Das zeigt dein Interesse an der Position und gibt dir auch die Möglichkeit, mehr über die Unternehmenskultur und das Team zu erfahren.