Fulfillment-Dienstleister in Bayern

Unser Auftraggeber ist ein Fulfillment-Dienstleister und Spezialist für die gesamte Wertschöpfungskette im Internet- und Versandhandel. Neben Beratung übernimmt das Dienstleistungsunternehmen für seine Auftraggeber die komplette Geschäftsabwicklung von der Bestellung über Auslieferung und Service bis zur Abrechnung und bietet außerdem Call Center Dienstleistungen für verschiedene Branchen an.

Ihre Aufgaben

Im Zuge des Wachstums der Anforderungen an valide Zahlungsanalysen wird ein Data Scientist (m/w/d) gesucht. Er / sie trägt mit analytischen Fähigkeiten und einer starken Begeisterungsfähigkeit für neue Methoden dazu bei, auf Basis von Daten aus der gesamten Customer Journey besser Entscheidungen zu treffen und Geschäftsprozesse mit Diagnosemodellen zu automatisieren.

Die Abteilung Data Science ist interner Dienstleister, interner Ideengeber und auch internes Frühwarnsystem.

Zu den Hauptaufgaben zählen im Einzelnen:

  • Durchführung komplexer Datenanalysen – inkl. Interpretation und Ableitung von Handlungsempfehlungen
  • Entwicklung von Prognosemodellen mit Hilfe von statistischen Verfahren und Machine-Learning-Techniken, um Online- sowie Offline-Kampagnen intelligenter und persönlicher zu machen
  • Sicherstellung der Praxistauglichkeit der Prognosemodelle (in Zusammenarbeit mit Kollegen aus anderen Fachbereichen)
  • Verantwortung für den gesamten Data Science Lifecycle von der Datenbereitstellung über Modellentwicklung, Evaluierung, Präsentation und Inbetriebnahme bis Monitoring

Ihr Profil

Der zukünftige Stelleninhaber (m/w/d) verfügt über fundierte Kenntnisse und Erfahrung mit multivariaten Analyseverfahren, Predictive Analytics und Data Mining und ist hochmotiviert, diese Methoden zur Bearbeitung von Fragestellungen im E-Commerce zielgerichtet einzusetzen. SQL-Kenntnisse und die Beherrschung der Programmiersprachen für statistischen Analysen wie z.B. SAS, Python, R. werden ebenso vorausgesetzt wie Erfahrung im Umgang mit Big Data Technologien und in der Software-Entwicklung.

Der ideale Kandidat (m/w) verfügt über einen Hochschulabschluss in einem Studiengang mit quantitativem Schwerpunkt, z.b. Statistik, Mathematik, Physik, Psychologie, Wirtschaftswissenschaften, Informatik oder Computerlinguistik.

Der genaue Werdegang und das genaue Studienfach sind weniger entscheidend als die „Liebe zu Zahlen“ und deren Aufbereitung und Interpretation.

Ein Einsatz im Home-Office wäre nur in Ausnahmefällen und nach Absprache möglich, da der Datenzugriff nur vor Ort möglich ist.