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Senior) Data Scientist Analytics (m​/w​/d

in 50667, Köln, Nordrhein-Westfalen, Deutschland
Unternehmen: REWE Group
Vollzeit position
Verfasst am 2026-08-09
Berufliche Spezialisierung:
  • IT/Informationstechnik
    Datenwissenschaftler, Daten Analyst, Maschinelles Lernen, Dateningenieur
Gehalts-/Lohnspanne oder Branchenbenchmark: 65000 - 85000 EUR pro Jahr EUR 65000.00 85000.00 YEAR
Stellenbeschreibung
Stellenbezeichnung: (Senior) Data Scientist Analytics (m/w/d)

Ort: 50933 Köln |
Vertragsart: Vollzeit, unbefristet |
Job-: 829295

Was wir zusammen vorhaben:

Als Geschäftsbereich Analytics der REWE Group sind wir Teil des Vorstandsressorts Digital & Technology, mit dem wir alle strategischen, analytischen und geschäftsunterstützenden Funktionen innerhalb von Handel Deutschland unter einem Dach zusammenführen. Der Geschäftsbereich verfolgt das Ziel, Advanced Analytics sowie Artificial Intelligence als Fähigkeit und Werttreiber in allen wesentlichen Geschäftsentscheidungen der REWE zu etablieren. Agile Arbeitsweisen und ein modernes technologisches Umfeld bieten die perfekte Arbeitsumgebung, um die Entwicklung analytischer Produkte und Use Cases voranzutreiben.

Sei dabei, wenn AA & AI im deutschen Lebensmitteleinzelhandel auf ein neues Niveau gehoben werden!

Was du bei uns bewegst:

Du willst mit deinen Ideen und Entwicklungen richtig was bewegen? Außerdem hast du Spaß an Logik und tüftelst gerne an komplexen Problemstellungen? Dann wirst du bei uns fündig! Denn als (Senior) Data Scientist bei der REWE Group prägst du entscheidend das Einkaufserlebnis von Millionen REWE- und PENNY-Kunden im deutschen Lebensmittelhandel und begegnest immer wieder kniffligen Analysefragen.

Aufgaben :
  • Einen Wertbeitrag liefern:
    Als (Senior) Data Scientist treibst du spannende und herausfordernde Advanced Analytics‑Projekte im Lebensmittelhandel zur nachhaltigen Optimierung von Entscheidungsprozessen selbstständig voran und nimmst eine führende Rolle im Hinblick auf die Data‑Science Strategie sowie das Heben von Geschäftspotenzialen ein.
  • Den gesamten Produkt‑Lifecycle betreuen:
    Du übernimmst die End‑to‑End Entwicklung und Produktivierung komplexer Modelle und Machine‑Learning Pipelines für Use Cases in den Bereichen Prognose, Klassifikation, Recommendation und Scoring und bist verantwortlich für deren stetige Qualitätskontrolle.
  • Das große Ganze stets im Blick:
    Du übernimmst das Datenmanagement von strukturierten und unstrukturierten Daten in verschiedenen Datenbanksystemen (z. B. GCP/Big Query, Snowflake) sowie Analyse‑Frameworks (z. B. Hadoop/Spark).
  • Alle an einen Tisch bringen:
    Gemeinsame Entwicklung analytischer Produkte in agil und interdisziplinär aufgestellten Teams sowie proaktive und steuernde Zusammenarbeit mit dem Fachbereich und internen Stakeholdern, um Daten in geschäftsrelevante Erkenntnisse umzuwandeln.
  • Mit gutem Vorbild vorangehen:
    Fachliche Anleitung sowie Coaching juniorer Kollegen. Außerdem Entwicklung von Standards und Sicherstellung, dass Best Practices in Methodik und Code angewendet werden.
Was uns überzeugt:
  • Deine Persönlichkeit:
    Dein sehr gutes analytisches und konzeptionelles Denkvermögen gepaart mit ausgeprägten kommunikativen Fähigkeiten – insbesondere gegenüber fachfremden Kollegen und Zuhörern sowie deine Leidenschaft für das Thema Datenanalyse und deine sehr guten Deutschkenntnisse.
  • Deine Fähigkeit, neue herausfordernde Geschäftsfragen schnell zu verstehen sowie mit passgenauen analytischen Modellen flexibel zu beantworten.
  • Dass du über eine hohe Dienstleistungs‑ wie Teamorientierung verfügst, dir die Arbeit in einem agilen sowie sehr dynamischen Umfeld Spaß macht und du über Technologien und Entwicklungen immer up to date bist.
  • Ein abgeschlossenes Masterstudium mit Data Science/Analytics‑Bezug (z. B. Wirtschaftsinformatik, Statistik, Ökonometrie, Informatik, Mathematik, Physik o. ä.). Gerne auch mit betriebswirtschaftlichem Bezug und/oder Promotion.
  • Erprobte Erfahrung in der Datenanalyse und in Data Science/Big Data Projekten – gerne in Cloud‑Umgebungen sowie, dass du die Entwicklung und Bereitstellung analytischer Softwarelösungen über den kompletten Produkt‑Lifecycle hinweg, insbesondere die Produktivierung und das Monitoring von ML‑Modellen, beherrschst.
  • Deine sehr guten Programmierkenntnisse mit fundierter Praxiserfahrung in Python und SQL. Du bist mit den gängigen Data‑Science‑Libraries & Tools wie scikit‑learn, pandas, Matplotlib und jupyter bestens vertraut und besitzt Erfahrung mit Big‑Data‑Frameworks wie Apache Spark.
  • Darüber hinaus gerne gesehen sind Kenntnisse von Methoden der professionellen Softwareentwicklung einschließlich Versionskontrolle…
Stellen-Anforderungen
10+ Jahre Berufserfahrung
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