Unser Kunde ist ein führendes Unternehmen im Pharmagroßhandel, das seit über 80 Jahren eine zuverlässige Versorgung mit Arzneimitteln sicherstellt. Die Gemeinschaft der Apotheken bildet das Herzstück dieser Organisation. Zur Unterstützung der datengetriebenen Transformation und zur Optimierung der Prozesse in Logistik, Einkauf und Vertrieb suchen wir einen engagierten Data Scientist (m/w/d). In dieser Rolle arbeitest du eng mit einem bestehenden Data-Science-Team zusammen und bist verantwortlich für die Analyse großer Datenmengen. Du entwickelst praxistaugliche Modelle und hilfst dabei, komplexe Fragestellungen in intelligente Lösungen zu übersetzen. Deine Aufgaben umfassen die End-to-End-Verantwortung im Data-Science-Lifecycle, von der Problemdefinition über die Modellierung bis hin zur Produktivsetzung und dem Monitoring. Du wirst auch automatisierte Reports und Dashboards erstellen, um die Ergebnisse transparent zu kommunizieren. Das Arbeitsumfeld ist geprägt von interdisziplinärer Zusammenarbeit, wobei du regelmäßig mit Fachbereichen wie IT, Logistik, Einkauf und Vertrieb in Kontakt stehst. Der Arbeitgeber legt großen Wert auf die persönliche und berufliche Weiterentwicklung seiner Mitarbeiter und bietet zahlreiche Weiterbildungsmöglichkeiten sowie ein strukturiertes Onboarding.

Der ideale Kandidat verfügt über ein abgeschlossenes Studium in Data Science, Informatik, Mathematik, Statistik oder einem vergleichbaren quantitativen Fach. Sehr gute Kenntnisse in R sowie Erfahrung mit gängigen Machine-Learning-Methoden sind unerlässlich. Ein sicherer Umgang mit SQL und relationalen Datenbanken ist ebenfalls erforderlich. Erfahrung mit GitLab, CI/CD sowie der Umgang mit Shiny und Quarto ist von Vorteil, aber nicht zwingend notwendig. Erste Berufserfahrung in Data-Science-Projekten wird gewünscht, jedoch nicht vorausgesetzt. Der Bewerber sollte Freude an der Zusammenarbeit mit verschiedenen Fachbereichen haben und in der Lage sein, komplexe Themen verständlich zu kommunizieren. Deutschkenntnisse auf C2-Niveau sind Voraussetzung. Persönliche Eigenschaften wie Teamfähigkeit, analytisches Denken und eine proaktive Arbeitsweise runden das Profil ab.