Data Scientist (m/w/d)

Stelle nicht auf LinkedIn

🔥 vor 49 Minuten

🇩🇪 Deutschland – Remote

⏰ Vollzeit

🟡 Mittelstufe

🟠 Senior

📊 Data Scientist

👻 Geisterscore 24%

Was es bedeutet: wie wahrscheinlich diese Stelle offen bleibt, ohne dass aktiv eingestellt wird.So liest du es: 60 % oder höher heißt, wir halten das für einen Geisterjob. Niedrigere Werte sind weniger bedenklich.Wie wir werten: Dauer offen, Neuveröffentlichungen, offene Stellen vs Teamgröße, wie schnell Stellen geschlossen werden, und ob ein Gehalt angegeben ist.Hinweis: eine Schätzung aus öffentlichen Daten, kein Urteil über das Unternehmen. Echte Stellen können hoch punkten, nutze es also als Hinweis, nicht als Fakt.

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SHOP APOTHEKE EUROPE

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1001 - 5000 Mitarbeiter

🏥 Gesundheitswesen

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🛒 Einzelhandel

Healthcare • Healthcare Insurance • Retail

SHOP APOTHEKE EUROPE ist ein Apothekenunternehmen, das sich auf die Bereitstellung von Gesundheits- und pharmazeutischen Dienstleistungen in Europa konzentriert. Unter dem Markennamen Redcare agierend, stellt es einen People-first-Ansatz in der Apotheke in den Mittelpunkt, mit dem Ziel, Menschen auf ihrem Gesundheitsweg zu begleiten. Das Unternehmen ist der Nachhaltigkeit verpflichtet und richtet seine Strategien am Pariser Klimaabkommen aus, um einen positiven Beitrag zum Umweltschutz zu leisten. SHOP APOTHEKE EUROPE ist zudem in Public Affairs und Investor Relations aktiv und bietet Karrierechancen für alle, die Teil des mission-driven Teams werden möchten.

Beschreibung

• Verbesserung von Produktempfehlungen im Webshop und in der App durch die Analyse von Kundenverhalten und Produktdaten • Entwicklung und Weiterentwicklung von Empfehlungsmodellen mithilfe von Feature Engineering und modernen Machine-Learning-Ansätzen • Leitung von Data-Science-Initiativen von der Konzeption bis zur Umsetzung gemeinsam mit Product Managern, ML Engineers, Data Engineers, ML Ops, und Fachexperten • Übersetzung von Produktfragen in Hypothesen und praxisnahe Verbesserungen • Konzeption, Analyse und Interpretation von A/B-Tests • Definition von Erfolgsmetriken und Schutzmetriken, Bewertung statistischer Unsicherheiten sowie Ableitung von Empfehlungen für das Produktteam • Mitwirkung an Datenexploration, Experimenten, Implementierung, Überführung in den Produktivbetrieb, Monitoring und kontinuierlicher Verbesserung

🎯 Anforderungen

• Praxiserfahrung in der Entwicklung von Machine-Learning-Modellen, einschließlich Datenaufbereitung, Feature Engineering, Modellierung und Evaluierung • Sehr gute Kenntnisse in Python und SQL • Klarer, strukturierter und wartbarer Code • Erfahrung mit Git, Testing und reproduzierbarer Entwicklung • Verständnis für die Entwicklung produktiver Modelle, reproduzierbares Training, zuverlässige Datenpipelines sowie die Zielkonflikte zwischen Modellqualität, Skalierbarkeit und Wartbarkeit • Fundierte praktische Erfahrung mit A/B-Tests und experimentellem Design, einschließlich Auswahl von Metriken, statistischer Power und Interpretation von Ergebnissen • Solides Verständnis von Empfehlungssystemen und Machine-Learning-Ansätzen wie Collaborative Filtering, Ranking-Modellen oder Embeddings • Fähigkeit, iterativ in einem funktionsübergreifenden Produktteam zu arbeiten und Geschäftsziele in umsetzbare Lösungen zu übersetzen

🏖️ Vorteile

• Möglichkeiten zum Arbeiten im Homeoffice, einschließlich bis zu 20 Tagen pro Jahr von einem beliebigen Ort innerhalb der EU • Vielfältige interne und externe Weiterbildungsmöglichkeiten • 30 bezahlte Urlaubstage pro Jahr • Zusätzlicher freier Tag am Rosenmontag • Möglichkeit, nach einem Jahr Betriebszugehörigkeit bis zu 10 Tage unbezahlten Urlaub zu nehmen • Mitgliedschaft im Urban Sports Club (M-Paket) • Kreative Teamevents und regelmäßig stattfindende Feiern