Apotal ist eine der größten Versandapotheken Deutschlands – bestehend seit 2004. Viele zufriedene Kunden nutzen und schätzen das Know–How, die fachliche Kompetenz und den exzellenten Service. Wir sind einer der größten Arbeitgeber im Südkreis von Osnabrück. Über 560 Mitarbeiter sorgen mit großem Engagement und hoher Motivation für das Wohl der Kunden.

Werde unser neuer Full-Stack Data Scientist (m/w/d) in Vollzeit bei Apotal und optimiere die Zukunft der Logistik!

Bist Du ein analytisches Genie mit einer Leidenschaft für Daten? Hast du ein Faible für fortschrittliche Modelle und Machine-Learning-Algorithmen? Dann suchen wir genau Dich!

Deine Rolle:

Als Full-Stack Data Scientist (m/w/d) in unserem Team für Operational Excellence bist Du das Herzstück unserer Abteilung und arbeitest eng mit unserem Data-Team sowie verschiedenen anderen Abteilungen zusammen. Du spielst eine entscheidende Rolle bei der Verbesserung unserer logistischen und operativen Prozesse durch fortschrittliche Datenanalyse und -modellierung. Mit Deiner ausgeprägten analytischen Fähigkeit und sozialen Kompetenz förderst Du die Kommunikation und Zusammenarbeit und entwickelst nachhaltige Lösungen.

Deine Aufgaben

• Entwicklung, Implementierung und Optimierung von ETL-Prozessen zur Integration und Verarbeitung großer Datenmengen aus verschiedenen Quellen.

• Analyse und Modellierung von Pricing-Strategien , um Marktanforderungen, Wettbewerb und Nachfrage optimal zu berücksichtigen.

• Datengetriebene Optimierung von Logistik- und Supply-Chain-Prozessen zur Effizienzsteigerung.

• Entwicklung von Forecasting-Modellen zur Prognose von Nachfrage, Lagerbeständen und Preisentwicklungen.

• Unterstützung bei der Automatisierung von Datenpipelines und der Optimierung von Datenarchitekturen.

• Visualisierung und Aufbereitung von Daten zur Unterstützung strategischer Entscheidungen.

• Zusammenarbeit mit Data Engineers, Entwicklern und Business-Teams , um datengetriebene Lösungen effizient zu implementieren.

• Nutzung moderner Technologien und Methoden zur Explorativen Datenanalyse (EDA), maschinellem Lernen und statistischen Modellierung.

Dein Profil

• Abgeschlossenes Studium in Data Science, Informatik, Wirtschaftsinformatik, Statistik, Mathematik oder einem vergleichbaren Bereich .

• Fundierte Kenntnisse in Datenanalyse, Machine Learning und statistischer Modellierung .

• Erfahrung mit ETL-Tools (z. B. Airflow, Talend, Apache Nifi, dbt) und Datenbanktechnologien (SQL, NoSQL).

• Sehr gute Kenntnisse in Programmiersprachen wie Python (pandas, NumPy, scikit-learn) oder R (tidyr, tidymodels).

• Vertraut mit Cloud-Plattformen (z. B. AWS, Azure, Google Cloud) und Big-Data-Technologien (Spark, Hadoop).

• Kenntnisse in Web-Technologien (z. B. JavaScript, APIs, Node.js) sind von Vorteil.

• Erfahrung mit BI-Tools (z. B. Power BI, Tableau, Looker) zur Datenvisualisierung.

• Analytisches Denkvermögen und die Fähigkeit, komplexe Daten in wertvolle Geschäftsentscheidungen umzuwandeln.

• Selbstständige, lösungsorientierte Arbeitsweise mit hoher Eigeninitiative.

• Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse.

Wir bieten

• Ein dynamisches und innovatives Arbeitsumfeld mit spannenden Projekten.

• Die Möglichkeit, moderne Technologien und Methoden in einem agilen Team einzusetzen.

• Fachliche und persönliche Weiterentwicklung durch Schulungen und Workshops.

• Flexible Arbeitszeiten und Homeoffice-Möglichkeiten.

• 13. Gehalt

• Urlaubsgeld

• Betriebliche Altersvorsorge

• Kostenfreie Parkplätze und eine sehr gute Verkehrsanbindung

• Langfristige Perspektiven und große Chancen zur persönlichen und fachlichen Weiterentwicklung

• Eine offene, teamorientierte Arbeitsatmosphäre

• Flache Hierarchien

Wir freuen uns auf deine Bewerbung mit Angabe der Gehaltsvorstellung und dem frühestmöglichen Beschäftigungsbeginn.

Wir betonen ausdrücklich, dass bei uns alle Menschen - unabhängig von Geschlecht/geschlechtlicher Identität, Nationalität, ethnischer und sozialer Herkunft, Religion/Weltanschauung, Behinderung, Alter sowie sexueller Orientierung - gleichermaßen willkommen sind.