Junior Data Scientist (m/w/d) Analytics

at Köln
Permanent
Management & Consulting

Ort: 50933 Köln | Vertragsart: Vollzeit, unbefristet | Job-ID: 403221

 

 

 

Was wir zusammen vorhaben:
Als Geschäftsbereich Analytics der REWE Group sind wir Teil des Vorstandsressorts Digital, Customer & Analytics, 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. 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 Junior 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 Junior Data Scientist unterstützt Du spannende und herausfordernde Advanced Analytics-Projekte im Lebensmittelhandel zur nachhaltigen Optimierung von Entscheidungsprozessen und erhöhst damit aktiv die Zufriedenheit unserer Kunden.
  • Du zeigst Deine analytischen Fähigkeiten: Indem Du vorhandene Datenbestände analysierst und komplexe analytische Modelle sowie Machine-Learning Pipelines für Use Cases in den Bereichen Prognose, Klassifikation, Recommendation und Scoring entwickelst.
  • Auch mal was ausprobieren können: Mithilfe neuester Technologien in der Cloud schnell neue Ideen in Prototypen gießen und zum Leben erwecken.
  • Das große Ganze stets im Blick: Du übernimmst das Datenmanagement von strukturierten und unstrukturierten Daten in verschiedenen Datenbanksystemen (z.B. GCP/BigQuery, teradata) sowie Analyse-Frameworks (z.B. Hadoop/Spark).
  • Trotz Analysetätigkeit niemals nur auf sich allein gestellt sein: Gemeinsame Entwicklung analytischer Produkte in agil und interdisziplinär aufgestellten Teams sowie enge Abstimmung und Zusammenarbeit mit dem Fachbereich und unserem IT-Dienstleister REWE Systems, um Daten in geschäftsrelevante Erkenntnisse umzuwandeln.

 

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 und mit passgenauen analytischen Modellen flexibel zu beantworten. 
  • Dass Du über eine hohe Dienstleistungs- wie Teamorientierung verfügst und dir die Arbeit in einem agilen sowie sehr dynamischen Umfeld Spaß macht. 
  • Ein abgeschlossenes Masterstudium mit Data Science/Analytics-Bezug (z.B. Wirtschaftsinformatik, Statistik, Ökonometrie, Informatik, Mathematik, Physik o.ä.) 
  • Deine Kenntnisse mit Programmiersprachen wie Python, R und SQL sowie Data-Science-Libraries & Tools wie scikit-learn, pandas, Matplotlib und jupyter. Ideal, aber nicht vorausgesetzt sind erste Erfahrungen mit Tools der professionellen Softwareentwicklung wie z.B. Git.
  • Dass Du Vorerfahrung mit Data-Science-Methoden wie explorativer Analyse, statistischer Modellierung und dem Training von Machine-Learning Modellen besitzt.


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 Jobticket 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.
     

 

Weitere Informationen erhalten Sie auf unserer Website unter www.rewe-group.com/karriere.

 

Wir freuen uns auf Ihre Bewerbung mit Angabe Ihrer Verfügbarkeit und Gehaltsvorstellung. Bitte nutzen Sie unser Onlineformular, so erreicht Ihre Bewerbung direkt den richtigen Ansprechpartner in unserem Recruiting Center. Bewerbungsunterlagen in Papierform können wir leider nicht zurücksenden.

 

Für Rückfragen zu dieser Position (Job-ID: 403221) steht Ihnen unser Bewerber-Servicetelefon unter 0221 149-7110 zur Verfügung.

 

Um Ihnen den Lesefluss zu erleichtern, beschränken wir uns im Textverlauf auf männliche Bezeichnungen. Wir betonen ausdrücklich, dass bei uns alle Menschen - unabhängig von Geschlecht, Nationalität, ethnischer und sozialer Herkunft, Religion/Weltanschauung, Behinderung, Alter sowie sexueller Orientierung - gleichermaßen willkommen sind.