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dm-drogerie markt GmbH + Co. KG

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Data Scientist Inventur und Bestandsführung (w/m/d)

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Data scientist in dm-drogerie markt's inventory management and stocktaking team (Finance & Controlling) in Karlsruhe, building data-driven analysis, forecasting, and valuation models for retail inventory processes, and developing analytical solutions around SAP Retail using Python/R, SQL, and machine learning.

Arbeit anders leben Das Team Bestandsführung und Inventur gehört zum Ressort Finanzen und Controlling und verantwortet die Inventur und Bestandsführung in den dm-Märkten in Deutschland und Polen. Zu unseren Aufgaben gehören die Entwicklung, Betreuung und Koordination der permanenten Inventur sowie der Bestandsführung und des Berichtswesens. Darüber hinaus entwickeln wir neue Lösungen für Inventur- und Bestandsführungsprozesse in SAP Retail und anderen Systemen und vernetzen als Ansprechpartner für warenwirtschaftliche Fragen die Bereiche IT, Einkauf, Logistik und Rechnungswesen. • Entwicklung datengetriebener Analyse-, Prognose- und Bewertungsmodelle für Fragestellungen rund um Inventur, Bestandsführung und Bestandsqualität • Aufbau und Pflege von Datenstrukturen zur Analyse zeitlicher Veränderungen in Organisations-, Sortiments- und Bestandsdaten sowie das Erkennen von Mustern, Risiken und Optimierungspotenzialen • Auswahl und Anwendung geeigneter statistischer Verfahren und maschineller Lernverfahren zur Bearbeitung komplexer fachlicher Fragestellungen • Aufbereitung, Auswahl und Ableitung relevanter Merkmale aus vorhandenen Daten sowie Entwicklung automatisierter Analyseprozesse und Skripte • Zusammenarbeit mit internen Partnern und dmTECH bei der Weiterentwicklung analytischer Lösungen und bei der Vorbereitung ihrer technischen Umsetzung • Aufbereitung, Visualisierung und Präsentation analytischer Erkenntnisse sowie Ableitung von Empfehlungen als Grundlage für Entscheidungen
  • • Abgeschlossenes Studium im Bereich Informatik, Mathematik, Statistik, Physik, Data Science oder einer vergleichbaren quantitativen oder technischen Fachrichtung
  • • Idealerweise Erfahrung mit warenwirtschaftlichen Prozessen wie Bestandsführung, Inventur oder Artikeldisposition – im Handel oder einem handelsnahen Umfeld
  • • Fundierte Kenntnisse in Datenanalyse und statistischer Modellierung und Machine Learning
  • • Erfahrung in der analytischen Programmierung mit Python oder R sowie in Datenbankabfragen mit SQL
  • • Kenntnisse in der Verarbeitung größerer Datenmengen, Datenaufbereitung und Feature Engineering sowie idealerweise in der Automatisierung analytischer Workflows
  • • Erfahrung mit Versionskontrolle, beispielsweise Git oder GitLab, sowie mit der Überführung analytischer Modelle in produktive Umgebungen
  • • Freude an der Analyse komplexer Datenstrukturen, ausgeprägtes analytisches Denkvermögen, strukturierte und eigenverantwortliche Arbeitsweise sowie Präsentations- und Kommunikationsstärke
  • • Sehr gute Deutschkenntnisse

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