Data Scientist - Logistik (w/m/d) 80 - 100%

Als ML Engineer / Data Scientist bist du ein Problemlöser. Du arbeitest eng mit dem Software-Team des Wareneingangs zusammen und optimierst Prozesse von der Warenannahme bis zur Einbuchung mit intelligenten ML-Modellen. Das heisst für dich: Du gehst auch mal selbst ins Lager, analysierst Abläufe und installierst vielleicht sogar die Kamera für dein nächstes Computer-Vision-Modell.

Was Sie bewegen

• Gemeinsam mit den Business Stakeholdern konzipierst du neue Modelle, definierst KPIs (MAPE, F1-Score, Precision) und kommunizierst Model Performance verständlich.
• Du entwickelst präzise Prognosemodelle für das tägliche Versandvolumen, Warenströme und Lagerauslastung mit Methoden wie ARIMA, Prophet, XGBoost oder Deep Learning (LSTM, Transformer).
• Du baust Klassifikatoren für die automatische Stammdatenerfassung von Produkten im Wareneingang. Du beherrschst den Umgang mit unbalancierten Datasets und optimierst für relevante Business-Metriken.
• Von der Datenanalyse und Featureengineering über Model Training bis zum produktiven Betrieb verantwortest du den kompletten ML-Lifecycle und balancierst nachhaltige Architektur und zügige Entwicklung.
• Du wählst die richtige Lösung für das Problem – ob einfache Heuristik, klassisches ML oder Deep Learning. Das Business-Ziel steht im Vordergrund.
• Du deployest Modelle in Produktion, überwachst Performance, erkennst Model Drift und implementierst Retraining-Pipelines.
• Du unterstützt bei der Weiterentwicklung unserer ML-Infrastruktur mit Kubernetes, Docker, Airflow, Kafka, BigQuery und CI/CD.

Was Sie mitbringen

• Du willst sehen, wie deine Modelle in der realen Welt wirken und tauschst dich dafür gerne direkt mit den Kollegen im Lager aus und hast den Mut, Dinge proaktiv auszuprobieren.
• Du verfügst über fundierte Erfahrung in Time Series Forecasting (ARIMA, Prophet, SARIMA, exponenzielle Glättung oder LSTM).
• Du hast starke Kenntnisse in Klassifikation (Logistic Regression, Random Forest, XGBoost, Gradient Boosting)
• Erfahrung mit Cloud/Infrastruktur-Technologien wie Kubernetes, Docker, Airflow, Kafka, Google BigQuery, CI/CD-Pipelines oder Terraform
• Du verfügst über sehr gute Python-Kenntnisse mit praktischer Erfahrung im Einsatz von ML-Bibliotheken ( NumPy, pandas/Polars, scikit-learn, PyTorch/TensorFlow, statsmodels, Prophet).
• 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.

Was wir Ihnen bieten

• Flexible Arbeitszeit
• Flexibler Arbeitsort / Home Office
• Mutterschaftsurlaub / Vaterschaftsurlaub
• Handy-Abo
• Mitarbeiterangebote
• Ferien
• Aus- und Weiterbildung
• Individuelle Weiterbildung
• Eigenverantwortung & Freiraum
• Gestaltungs- und Entscheidungsspielraum

Kontakt

Patrick

Meise

People Attraction & Active Sourcing Specialist