Job Description
Du willst mit Daten, Mathematik und Code weitreichende Entscheidungen in der Industrie beeinflussen – statt nur das nächste Reporting-Dashboard zu bauen? Dann könnte diese Rolle genau das Richtige für dich sein.
Wir sind ein junges Tech-Unternehmen mit einem hochspezialisierten Team und einer klaren Mission: Wir optimieren die Ressourcenallokation in komplexen, globalen, industriellen Wertschöpfungsnetzwerken. Unsere Software unterstützt u.a. DAX-notierte Unternehmen bei der regelmäßigen Entscheidung, welche Produkte wann und wo produziert und zu welchem Preis sie verkauft werden sollten – unter optimaler Berücksichtigung von Unternehmenszielen wie Gewinn, Kostenniveau, Servicelevel und CO₂-Compliance. Wir arbeiten eng, pragmatisch und auf Augenhöhe zusammen. Entscheidungen treffen wir lieber anhand von Daten und Argumenten als nach Hierarchie.
- Du übersetzt komplexe industrielle Fragestellungen in robuste mathematische Modelle und datenbasierte Entscheidungen.
- Du analysierst Daten, definierst Zielfunktionen und Nebenbedingungen und wählst geeignete Verfahren aus OR/ML/Statistik, um Businessprobleme pragmatisch zu lösen.
- Du entwickelst und betreibst Datenpipelines: Extraktion, Bereinigung „echter“ (oft unvollständiger/inkonsistenter) Daten und modellgerechte Aufbereitung.
- Du integrierst Lösungen performant und wartbar in unsere Produktplattform, arbeitest eng mit Gründerteam und Engineering und gestaltest Architektur sowie Produktentwicklung aktiv mit.
- Du entwickelst unsere OR-, ML- und statistischen Modelle weiter und erhöhst kontinuierlich Qualität, Stabilität und Skalierbarkeit.
- Du arbeitest eigenverantwortlich entlang des gesamten Lifecycles: Problemformulierung, Prototyping und saubere Implementierung in Python (inkl. Tests/Review).
- Du begleitest Kundentermine mit Gründern und Solution Engineers, um Anforderungen zu schärfen, Ergebnisse verständlich zu machen und technische Optionen abzuwägen.
- Mit wachsender Erfahrung übernimmst du Ownership für Optimierungsmodule oder Kunden-Setups und perspektivisch fachliche Verantwortung für weitere Data Scientists.
- Abgeschlossenes Hochschulstudium mit starkem Daten-/Quant-Fokus, z. B. Mathematik, Physik, Informatik, Statistik, empirische VWL oder Wirtschaftsingenieurwesen.
- Sehr gute Python-Kenntnisse und sicherer Umgang mit Standard-Libraries für Datenanalyse.
- Erfahrung mit realen, „dirty“ Daten und dem Aufbau robuster Datenaufbereitungsprozesse.
- Erfahrung darin, komplexe Anforderungen von Kunden oder internen Stakeholdern zu verstehen und in robuste, wartbare Code-Lösungen zu übersetzen.
- Idealerweise 2–5 Jahre Berufserfahrung im Data-Science-, Analytics- oder OR-Umfeld.
- Idealerweise Erfahrungen in Softwarearchitektur (z. B. Strukturierung von Codebasen, Modularisierung, saubere Schnittstellen).
- Sehr gute Deutschkenntnisse in Wort und Schrift sowie gute Englischkenntnisse.
- Direkter Impact & Gestaltungsspielraum: Deine Arbeit fließt direkt in unser Produkt ein und wird von Industrieunternehmen genutzt – du siehst sehr konkret, was du bewirkst und kannst Modellierung und Produktentscheidungen aktiv mitgestalten.
- Team: Ein dynamisches und kompetentes Team mit kurzen Entscheidungswegen und wenig Bürokratie.
- Arbeitsweise & Ort: Überwiegend remote Arbeiten in Deutschland, mit einem Office-Tag etwa alle 1–2 Wochen in Böblingen für Workshops, Austausch und Teamtage.
- Arbeitskultur: Flexible Arbeitszeiten statt Meeting-Marathon und Micromanagement.
- Vergütung & Urlaub: Attraktives, wettbewerbsfähiges Gehalt passend zu deiner Erfahrung und 30 Tage Urlaub pro Jahr.