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

Ort: 50933 Köln | Vertragsart: Vollzeit, unbefristet | Job-ID: 829295

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. Sei dabei, wenn AA & AI im deutschen Lebensmitteleinzelhandel auf ein neues Niveau gehoben werden!

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.

In unserem erfährst du mehr über den Arbeitsalltag als Data Scientist von Hannes.

Alle weiteren Infos rund um den Bereich Analytics findest du .