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BI Data Scientist (m/w/d)
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Senior Machine Learning Engineer (f/m/d)
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Gebr. Heinemann SE & Co. KG —Hamburg
Als BI Data Scientist (m/w/d) gestaltest Du den Aufbau von Commercial Data Science als verlässliche und skalierbare Entscheidungsgrundlage für Sales, Purchasing…

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Details zur Stelle

Vollzeit

Leistungen

Betriebliche Altersvorsorge
Mitarbeiter-Rabatt
Weiterbildungsprogramme
Flexible Arbeitszeiten

Qualifikationen

Datenmodellierung
Statistik
Finanzmodellierung
Datenanalyse
Mathematik
Wirtschaftsingenieurwesen
Deutsch
Data Science

Vollständige Stellenbeschreibung

Reisende immer wieder neu begeistern: dein Job

Wir machen das Einkaufen auf Reisen zu einem besonderen Erlebnis! Weltweit finden Reisende in mehr als 340 Duty Free Shops ein Angebot, das keine Wünsche offenlässt. Denn wir profitieren nicht nur von 140 Jahren Erfahrung im Handel, sondern auch vom Engagement und der Leidenschaft unserer Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter. Ob in Hamburg oder Sydney – sie wissen, wie man Kunden mit umfassenden Produktkenntnissen und außergewöhnlichem Service begeistern kann. Komm in unser Team und entdecke, was wir gemeinsam erreichen können.

Für unsere Unternehmenszentrale in der Hamburger HafenCity suchen wir Dich in Vollzeit (38,5 Std./Woche)!

BI Data Scientist (m/w/d)

Das ist deine Aufgabe

Als BI Data Scientist (m/w/d) gestaltest Du den Aufbau von Commercial Data Science als verlässliche und skalierbare Entscheidungsgrundlage für Sales, Purchasing und Commercial und entwickelst dafür fortgeschrittene Datenmodelle, Supplier-Value-Analytics und Szenario-Simulationen.

Hierbei wirst du insbesondere

strategische kommerzielle Modelle entwickeln, um Werttreiber zu identifizieren und datenbasierte Entscheidungen in Sales, Purchasing und Commercial zu unterstützen
Advanced Supplier- und Purchasing-Analytics bereitstellen, einschließlich Supplier-Value-Modellen über den Einkaufspreis hinaus, Margenbeitrag und Wachstumspotenzial
Im Zusammenspiel mit Controllern komplexe Analysen in klare Managementempfehlungen übersetzen, einschließlich Optionen, Annahmen, Sensitivitäten, Risiken und finanzieller Auswirkungen
Commercial Planning und Szenario-Simulationen aufbauen, um Auswirkungen auf Umsatz, Marge und EBIT zu bewerten

Das bringst du mit

Abgeschlossenes Studium in Data Science, Statistik, Mathematik, Informatik, Wirtschaftsinformatik, Operations Research, Ökonometrie, Wirtschaftsingenieurwesen oder einem vergleichbaren quantitativen Fach
Mehrjährige Berufserfahrung in Data Science, Advanced Analytics, Commercial Analytics, BI-/Controlling-Analytics oder datengetriebener Beratung, idealerweise mit strategischem Fokus
Erfahrung in der Entwicklung datenbasierter Entscheidungsgrundlagen für Sales, Commercial oder Einkauf, z. B. zu Pricing, Sortiment, Margensteuerung, Supplier Value oder Wachstumshebeln
Ein gutes Verständnis moderner Datenplattformen und analytischer Modellierung, verbunden mit der Fähigkeit, technische Lösungen in skalierbare Business-Anwendungen zu überführen
Ausgeprägtes kommerzielles und finanzielles Verständnis, idealerweise aus Retail, Travel Retail, FMCG oder einem vergleichbar dynamischen Handelsumfeld
Starke Kommunikations- und Stakeholder-Management-Fähigkeiten zur adressatengerechten Übersetzung komplexer Analysen
Fließende Deutsch- und Englischkenntnisse

Du erfüllst nicht alle Voraussetzungen, findest dennoch, dass die Stelle genau zu dir passt? Dann freuen wir uns auf deine Bewerbung.

Darauf kannst du dich außerdem freuen

Attraktiver Personalrabatt

Flexible Arbeitszeiten

Zuschuss für öffentlicher Nahverkehr

Umfangreiches Weiterbildungsangebot

Betriebliche Altersvorsorge

Dein Weg zu uns

Du bist interessiert? Das freut uns! Bewirb dich unter Angabe deines frühestmöglichen Eintrittstermins. Bei Rückfragen kontaktiere gerne Josefine Miranda-Schwartzkopff unter [email protected]. Wir heißen alle Menschen willkommen, unabhängig von Alter, ethnischer Herkunft, Nationalität, geschlechtlicher Identität, Religion, Weltanschauung, sexueller Orientierung, sozialer Herkunft oder ob eine Behinderung vorliegt.

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