Data Scientist - Logistik (w/m/d)

Deine Aufgaben

• Stakeholder Collaboration: Gemeinsam mit den Business Stakeholdern konzipierst du neue Modelle, definierst KPIs (MAPE, F1-Score, Precision) und kommunizierst Model Performance verständlich.
• Time Series Forecasting: Du entwickelst präzise Prognosemodelle für das tägliche Versandvolumen (Outbound Forecast), Warenströme und Lagerauslastung mit Methoden wie ARIMA, Prophet, XGBoost oder Deep Learning (LSTM, Transformer) unter Berücksichtigung von Saisonalität und Trends.
• Klassifikationsmodelle: Du baust robuste Klassifikatoren für die automatische Stammdatenerfassung von Produkten im Wareneingang (z.B. Produktkategorisierung, Attributserkennung, Lagerzuordnung). Du beherrschst den Umgang mit unbalancierten Datasets und optimierst für relevante Business-Metriken.
• End-to-End Ownership: Von der Datenanalyse und Feature Engineering über Model Training bis zum produktiven Betrieb verantwortest du den kompletten ML-Lifecycle. Du findest die Balance zwischen nachhaltiger Architektur und schneller Entwicklung.
• Pragmatischer Ansatz: Du wählst die richtige Lösung für das Problem – ob einfache Heuristik, klassisches ML oder Deep Learning. Das Business-Ziel steht im Vordergrund.
• ML Operations: Du deployest Modelle in Produktion, überwachst Performance, erkennst Model Drift und implementierst Retraining-Pipelines. Dabei unterstützt du bei der Weiterentwicklung unserer ML-Infrastruktur mit Kubernetes, Docker, Airflow, Kafka, BigQuery und CI/CD.

Deine Fähigkeiten

• M.Sc. in Informatik, Mathematik oder Data Science (ETH/UNI/FH) oder einem verwandten Bereich; oder gleichwertige Berufserfahrung
• Du hast mindestens 2-3 Jahre ausgewiesene Arbeitserfahrung als Data Scientist oder ML Engineer
• Du verfügst über fundierte Erfahrung in Time Series Forecasting (ARIMA, Prophet, SARIMA, exponenzielle Glättung oder LSTM) und hast starke Kenntnisse in Klassifikation (Logistic Regression, Random Forest, XGBoost, Gradient Boosting)
• Du verfügst über sehr gute Python-Kenntnisse mit praktischer Erfahrung im Einsatz von ML-Bibliotheken ( NumPy, pandas/Polars, scikit-learn, PyTorch/TensorFlow, statsmodels, Prophet) und hast im Idealfall bereits eigene ML-Modelle in produktive Prozesse eingebaut.
• Leidenschaft für handfeste Logistikprozesse: Du willst sehen, wie deine Modelle in der realen Welt wirken und tauschst dich dafür gerne direkt mit den Kollegen im Lager aus.. Du hast den Mut, Dinge proaktiv auszuprobieren ohne sie bis ins kleinste Detail zu planen.
• Offenheit, Neugier und Initiative zeichnen dich aus. Du nutzt deine Kreativität, um Probleme zu lösen und Ziele zu erreichen. Als Teamplayer trägst du proaktiv zum Team bei, mit Empathie und der Bereitschaft zu experimentieren.
• Sehr gute Deutschkenntnisse (mind. B2) und gute Englischkenntnisse – das Team kommuniziert auf Deutsch

Warum startest du bei uns?