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

⚕️ Krankenversicherung

🛒 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 des Kundenverhaltens und von Produktdaten • Entwicklung und Weiterentwicklung von Empfehlungsmodellen • Entwicklung relevanter Features und Anwendung modernster Machine-Learning-Verfahren • Leitung von Data-Science-Initiativen entlang des gesamten Prozesses gemeinsam mit Product Managern, ML Engineers, Data Engineers, ML Ops sowie Fachexperten • Übersetzung von Produktfragen in Hypothesen und praxisnahe Verbesserungen • Konzeption, Analyse und Interpretation von A/B-Tests • Definition von Erfolgskennzahlen und Schutzmetriken sowie Bewertung statistischer Unsicherheiten • Überführung von Experimentergebnissen in klare Produktempfehlungen • Mitwirkung an Datenexploration, Experimenten, Implementierung, Überführung in den Produktivbetrieb, Monitoring und kontinuierlicher Verbesserung

🎯 Anforderungen

• Praktische Erfahrung 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 • Vertrautheit mit Git, Testing und reproduzierbaren Entwicklungspraktiken • Verständnis für die Entwicklung produktiver Modelle, reproduzierbares Training, zuverlässige Datenpipelines sowie die Zielkonflikte zwischen Modellqualität, Skalierbarkeit und Wartbarkeit • Praktische Erfahrung mit A/B-Tests und Versuchsplanung einschließlich Auswahl von Kennzahlen, statistischer Teststärke und Interpretation von Ergebnissen • Fundierte Kenntnisse von Empfehlungssystemen und Machine-Learning-Verfahren wie Collaborative Filtering, Ranking-Modellen oder Embeddings • Fähigkeit, iterativ in einem funktionsübergreifenden Produktteam zu arbeiten und Geschäftsziele in umsetzbare Lösungen zu übersetzen

🏖️ Vorteile

• Möglichkeit zum mobilen Arbeiten • Arbeiten von zu Hause: Du bestimmst individuell, von wo aus du arbeitest – bis zu 20 Tage pro Jahr sogar von jedem Ort innerhalb der EU • Individuelle Unterstützung bei der beruflichen Entwicklung durch verschiedene interne und externe Weiterbildungen • 30 bezahlte Urlaubstage pro Jahr • Ein 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