General Logistics Systems
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Data Scientist w m d

General Logistics Systems · DE

Actively hiring Posted 1 day ago

Role overview

Werde Teil unseres Teams und unterstütze uns zum nächstmöglichen Zeitpunkt an einem unserer Standorte – Eschborn oder Neuenstein (Osthessen) als

Als BI Platform Team schaffen wir die Grundlage für datengetriebene Entscheidungen bei GLS Deutschland. Mit unserer modernen, dezentralen Datenarchitektur und den zugehörigen Plattform Services – von Rohdaten über Self Service bis hin zu Machine Learning und Visual Analytics – befähigen wir Produkt-Teams, Daten effizient, flexibel und verantwortungsvoll zu nutzen. Gemeinsam gestalten wir eine skalierbare, cloudbasierte Analytics Landschaft, die Innovation fördert und eigenverantwortliche Datenaufbereitung und -analyse ermöglicht.

Was erwartet Dich bei uns?

  • Entwicklung und Wartung von Machine‑Learning‑Modellen, insbesondere mit strukturierten Daten und Schwerpunkten in Zeitreihenanalyse und Operationalisierung
  • Aufbau und Pflege robuster Datenpipelines und zuverlässiger Performance‑Monitorings, die Modellqualität und -stabilität sicherstellen
  • End‑to‑End‑Use‑Case‑Entwicklung: Von der Anforderungsaufnahme über Prototyping bis zur produktiven Umsetzung – in enger Abstimmung mit unseren Stakeholdern
  • Mitgestaltung unserer Snowflake‑basierten ML‑Plattform als essenzieller Bestandteil unseres Data Mesh – inklusive Tooling, Standards und Best Practices
  • Methodische Beratung und Enablement: Unterstützung der Data‑Mesh‑Teams beim Einsatz moderner ML‑Methoden
  • Interdisziplinäre Zusammenarbeit im BI‑Platform‑Team: Enge Abstimmung mit den Bereichen Datenintegration, Governance, Administration, Reporting und Datenstrategie, um ganzheitliche Lösungen zu ermöglichen

Was wünschen wir uns?

  • Ein abgeschlossenes Studium in Statistik, Data Science, Mathematik, Physik, Ökonometrie oder einem vergleichbaren quantitativ‑analytischen Studiengang
  • Erste Erfahrung im Machine Learning, idealerweise mit Fokus auf Forecasting, strukturierten Daten und dem produktiven Betrieb von ML‑Modellen
  • Sicherer Umgang mit modernen Methoden der Validierung und Performance‑Bewertung von entwickelten ML-Modellen
  • Kenntnisse im Aufbau von Datenpipelines, im Umgang mit Data‑Warehouse‑ oder Cloud‑Plattformen (idealerweise Snowflake) sowie im Deployment von ML‑Modellen
  • Eine proaktive, kommunikative und kollaborative Arbeitsweise im Team sowie mit Stakeholdern und Data Mesh Teams
  • Erfahrung mit agilen Methoden (Scrum, Kanban) ist ein Plus
  • Sehr gute Deutsch‑ und Englischkenntnisse

Was bieten wir Dir?

Interesse?

Dann mach den ersten Schritt und bewirb Dich bevorzugt über den Bewerben-Button. Profitiere von unseren vielfältigen Karrieremöglichkeiten. Wir freuen uns auf Dich und sind gut vorbereitet!

Schwerbehinderte Menschen werden bei gleicher Eignung bevorzugt eingestellt.

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