Data Scientist - Linear Optimization (All Genders)

Data Scientist - Linear Optimization (All Genders)

Vollzeit 56700 - 69300 € / Jahr (geschätzt) Homeoffice (teilweise)
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Auf einen Blick

  • Aufgaben: Entwickle und optimiere Modelle für die Logistik und präsentiere Erkenntnisse an Stakeholder.
  • Unternehmen: Innovatives Unternehmen im Bereich Tier-E-Commerce mit über 25 Jahren Erfahrung.
  • Vorteile: Hybridarbeit, Entwicklungsmöglichkeiten, 20% Rabatt auf Produkte und Unterstützung für dein Wohlbefinden.
  • Weitere Informationen: Mitarbeiter aus über 50 Ländern, flexible Arbeitszeiten und transparente Gehaltsstrukturen.
  • Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Logistik und arbeite in einem dynamischen, internationalen Team.
  • Qualifikationen: Erfahrung in linearer Optimierung, Python-Kenntnisse und Teamfähigkeit.

Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 56700 - 69300 € pro Jahr.

Mit über 25 Jahren Erfahrung und der gleichen enormen Leidenschaft und Ambition, die wir am ersten Tag hatten, sind wir Vorreiter in der E-Commerce-Branche für Haustiere. Unsere Lösungen machen über 12 Millionen Kunden wirklich glücklicher – und das liegt uns sehr am Herzen. Wir arbeiten zusammen, um uns kontinuierlich anzupassen; wir nehmen Veränderungen und die Herausforderungen, die sie mit sich bringen, an, damit wir immer besser werden können. Entdecken Sie einen Ort, an dem Ihr Potenzial auf Ihre Leidenschaft für Haustiere trifft.

Als Data Scientist im Bereich Lineare und Gemischte Ganzzahloptimierung werden Sie Teil des Resource Planning Teams und tragen zu entscheidenden Prozessen und Systemen in der Outbound-Logistik des Unternehmens bei. Sie haben die Möglichkeit, Werkzeuge für eine kosteneffiziente Planung in einem kontinuierlich wachsenden Logistiknetzwerk mit über 1.000.000 Paketen pro Woche zu erstellen und zu verbessern.

Hier sind einige Aspekte unserer Arbeitsweise:

  • Wir arbeiten in selbstorganisierten Teams und respektieren sowie schätzen die Meinungen aller.
  • Wir lernen voneinander durch Pair Programming, Code-Reviews und Wissensaustausch.
  • Wir liefern Werte, indem wir neue Funktionen entwickeln, bestehende Produkte warten und die erforderliche Infrastruktur verbessern, sodass interdisziplinäres Arbeiten Teil unserer DNA ist.
  • Wir integrieren Qualität in unseren Code, indem wir Prinzipien des Clean Code und DevOps-Praktiken befolgen - Sie bauen es, Sie betreiben es.
  • Wir arbeiten in einer reifen Agile-Umgebung und nehmen am gesamten Softwareentwicklungszyklus teil, von der Ideenfindung über das Codieren, Testen, Bereitstellen bis hin zur Wartung.
  • Wir wachsen kontinuierlich in unseren Fähigkeiten und bleiben in einer sich schnell verändernden Umgebung auf dem neuesten Stand, streben nach Meisterschaft und nutzen modernste Technologien und Praktiken.
  • Wir schätzen Vielfalt und haben Kollegen aus über 50 Ländern, was bedeutet, dass unsere Arbeitssprache Englisch ist.

Technologien, Frameworks und Praktiken, die wir verwenden:

  • Gurobi, Python
  • Oracle, PostgreSQL, Athena
  • Amazon Web Services und Terraform
  • CI/CD mit Jenkins-Pipelines
  • Docker, Kubernetes
  • Grafana, Kibana

Verantwortlichkeiten:

  • Entwurf, Entwicklung und Wartung von linearen Optimierungs- und gemischten Ganzzahlmodellen und deren Integration in die Produktion.
  • Daten analysieren, Simulationen durchführen und umsetzbare Erkenntnisse für Stakeholder in den Bereichen Engineering, Produkt und Betrieb präsentieren.
  • Beitrag zum gesamten SDLC; von der Ideenfindung und Prototyping bis hin zu Bereitstellung, Überwachung und kontinuierlicher Verbesserung.
  • Sicherstellung der Qualität und Leistung der entwickelten Lösungen durch Tests, Validierung und Überwachung in der Produktion.

Anforderungen:

  • BS in Informatik, Angewandter Mathematik oder einem anderen verwandten Bereich.
  • 3+ Jahre praktische Erfahrung in der Lösung von Problemen der linearen Optimierung und gemischten Ganzzahlen.
  • 1+ Jahre Erfahrung mit kommerziellen Lösern (vorzugsweise Gurobi) zum Erstellen und Lösen von Optimierungsmodellen.
  • Solide Kenntnisse fortgeschrittener mathematischer Modellierungstechniken und Erfahrung mit Simulationen.
  • Kenntnisse in Python und wissenschaftlichen Rechenbibliotheken wie Pandas, NumPy und SciPy.
  • Kenntnisse relationaler Datenbanken und Abfragesprachen (SQL).
  • Praktische Erfahrung im Umgang mit relationalen Datenbanken und beim Schreiben von SQL-Abfragen.
  • Starke Kommunikationsfähigkeiten und die Fähigkeit, komplexe technische Konzepte nicht-technischen Stakeholdern zu erklären.
  • Erfahrung mit Prognosealgorithmen ist von Vorteil; die Bereitschaft zu lernen wird ebenso geschätzt.
  • Teamplayer mit „Can-Do“-Einstellung.
  • Proaktiv beim Erlernen neuer Fähigkeiten und Technologien, selbstbewusst darin, den Status quo in Frage zu stellen, um kontinuierliche Verbesserungen voranzutreiben.

Mit Hauptsitz in München und Büros in Madrid, Krakau, Wroclaw, London und Wien arbeiten wir zusammen, weil wir es wirklich lieben, gemeinsam zu arbeiten - Sie werden also im Herzen eines unglaublichen, multinationalen Teams sein. Wir vertrauen einander, die Arbeit zu erledigen, was bedeutet, dass Sie von hybriden Arbeitsmodellen profitieren, wobei Sie 60 % Ihrer Zeit im Büro und 40 % zu Hause verbringen. Es gibt auch die Möglichkeit, 20 Tage im Ausland in genehmigten Ländern zu arbeiten. Hinzu kommen Entwicklungsmöglichkeiten, die Ihnen helfen, Ihren eigenen Karriereweg zu gestalten, hervorragende Schulungen und Unterstützung, Angebote zur Förderung des Wohlbefindens, subventionierter Transport oder Fahrradleasing sowie 20 % Rabatt auf alle unsere Produkte, und Sie beginnen zu verstehen, was uns auszeichnet.

Eine Anmerkung zur Vergütung: Wir glauben an Transparenz bezüglich der Gehaltsspannen. Die angegebene Spanne spiegelt den vollen Umfang wider, in den die Rolle im Laufe der Zeit wachsen kann, abhängig von Erfahrung, Fähigkeiten und Einfluss. Die meisten Angebote liegen um den Mittelwert der Spanne, um einen fairen und konsistenten Ansatz in unseren Teams sicherzustellen. Bei zooplus glauben wir an Chancengleichheit und unterstützen jeden dabei, sein Potenzial zu entfalten. Wir erkennen die Kraft des Zuhörens und Lernens voneinander an und schätzen Vielfalt und Inklusion in allen Bereichen.

Data Scientist - Linear Optimization (All Genders) Arbeitgeber: zooplus SE

Als Arbeitgeber mit über 25 Jahren Erfahrung in der Tier-E-Commerce-Branche bietet zooplus eine dynamische und unterstützende Arbeitsumgebung, die auf Teamarbeit und kontinuierliche Verbesserung setzt. Unsere Mitarbeiter profitieren von flexiblen Arbeitsmodellen, umfangreichen Entwicklungsmöglichkeiten und einem starken Fokus auf Wohlbefinden, einschließlich subventionierter Transportmöglichkeiten und Rabatten auf unsere Produkte. In unserem Münchener Hauptsitz arbeiten Sie in einem internationalen Team, das Vielfalt schätzt und Ihnen die Möglichkeit gibt, Ihre Karriere aktiv zu gestalten.

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Kontaktdaten:

zooplus SE Recruiting-Team

StudySmarter Expertenrat🤫

Wir sind der Meinung, dass du so Data Scientist - Linear Optimization (All Genders) 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 zooplus SE 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 Data Scientist - Linear Optimization (All Genders) mit Bravour zu bestehen

Lineare Optimierung
Gemischte Ganzzahloptimierung
Gurobi
Python
Wissenschaftliche Rechenbibliotheken (Pandas, NumPy, SciPy)
Datenanalyse
SQL

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 Data Scientist - Linear Optimization (All Genders) bei zooplus SE gut geeignet bist.

Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei zooplus SE 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 zooplus SE entscheidend sein!