(Senior) Machine Learning Engineer Analytics (m/w/d)

Ort: 50933 Köln | Vertragsart: Vollzeit, unbefristet | Job-ID: 833828

Was wir zusammen vorhaben:
Als Geschäftsbereich Analytics der REWE Group sind wir Teil des Vorstandsressorts Customer, Analytics & Technology, mit dem wir alle strategischen, analytischen und geschäftsunterstützenden Funktionen innerhalb von Handel Deutschland unter einem Dach zusammenführen. Der Geschäftsbereich befindet sich in einer spannenden Transformation und verfolgt das Ziel, Advanced Analytics sowie Artificial Intelligence als ergänzenden Werttreiber in allen wesentlichen Geschäftsentscheidungen zu etablieren. Agile Arbeitsweisen mit cross-funktional agierenden Teams bieten die perfekte Arbeitsumgebung, um die Entwicklung analytischer Produkte und Use Cases voranzutreiben. Sei dabei, wenn AA & AI im deutschen Lebensmitteleinzelhandel auf ein neues Niveau gehoben werden!

Was Du bei uns bewegst:

Du möchtest mit Deinen Ideen und Entwicklungen richtig was bewegen? Außerdem hast Du Spaß an Logik und tüftelst gerne an komplexen Problemstellungen? Dann wirst Du bei uns fündig! Denn als Machine Learning Engineer bei der REWE Group prägst Du entscheidend das Einkaufserlebnis von Millionen REWE- und PENNY-Kunden im deutschen Lebensmittelhandel und begegnest immer wieder kniffligen Engineering-Fragestellungen.

• Einen Wertbeitrag liefern: Du entwickelst spannende analytische Produkte, optimierst nachhaltig unsere Entscheidungsprozesse und steigerst so die Zufriedenheit unserer Kund:innen.
• Effiziente Abläufe schaffen: Als Machine Learning Engineer baust, skalierst und betreibst du produktspezifische ML-Pipelines.
• Verantwortung übernehmen: Du verstehst alle Komponenten der Pipeline und bist dabei besonders intensiv in die Bestandteile Analyse der Input-Daten, Feature-Engineering, Modellentwicklung, -produktivierung und -optimierung, Monitoring der Modellergebnisse, Automatisierung und Orchestrierung involviert.
• Innovation vorantreiben: Neben der Entwicklung analytischer Produkte trägst du aktiv zur Weiterentwicklung der Infrastruktur bei, indem du ML Ops- oder DevOps-Methoden nutzt. Du bringst eigene Ideen ein, arbeitest Konzepte aus und setzt Prototypen mithilfe neuester Cloud-Technologien um.
• Interdisziplinär zusammenarbeiten: In enger Abstimmung mit Data Engineers, Data Scientists und beteiligten Fachbereichen entwickelst du ein bestehendes analytisches Produkt weiter und trägst aktiv zum Rollout bei. 

Was uns überzeugt:

• Zuallererst deine Persönlichkeit: Dein sehr gutes analytisches und konzeptionelles Denkvermögen, gepaart mit deiner Leidenschaft für die Themen Machine Learning und Daten.
• Deine Fähigkeit, neue herausfordernde Geschäftsfragen schnell zu verstehen und mit passgenauen analytischen Modellen flexibel zu beantworten.
• Dass du über eine hohe Dienstleistungs- und Teamorientierung verfügst und dir die Arbeit in einem agilen sowie sehr dynamischen Umfeld Spaß macht.
• Ein abgeschlossenes Bachelor- oder Masterstudium mit Schwerpunkt Analytics (z.B. Informatik, Wirtschaftsinformatik, Statistik, Ökonometrie, Mathematik, Physik o.ä.) und idealerweise Berufserfahrung im Bereich Machine Learning.
• Gute Python-Kenntnisse; von Vorteil sind zudem Kenntnisse in SQL.
• Gerne gesehen sind Erfahrungen in Unit-Testing, Versionskontrolle (Git) und CI/CD sowie ein sicherer Umgang mit gängigen Cloud-Technologien.
• Umfassende Erfahrung im gesamten Machine-Learning-Lifecycle; souveränes Aufsetzen und Betreiben von Pipelines mit Tools wie z.B. dbt, ML Flow oder Airflow sowie gängigen Data Science-Bibliotheken wie pandas und scikit-learn. 

Was wir bieten:
Die REWE Group als einer der größten Handels- und Touristikkonzerne Europas bietet einzigartige Voraussetzungen für alle, die etwas bewegen wollen. Entdecke einen lebensnahen Arbeitgeber, der Dir Vertrauen schenkt, Gestaltungsfreiräume ermöglicht und durch flexible Strukturen Innovationen und frische Ideen fördert. Wer bei uns arbeitet und viel bewegt, darf auch viel erwarten:

• Attraktive Vergütung: Mit Sonderleistungen wie Urlaubs- und Weihnachtsgeld, vermögenswirksamen Leistungen, betrieblicher Altersvorsorge, Zuschüssen für Kantine und Jobticket sowie Vorteilen beim Fahrrad-Leasing.
• Mitarbeiterrabatte: Bei REWE, PENNY, toom Baumarkt und DER Touristik.
• Work-Life-Balance: Mit flexibler Arbeitszeit ohne Kernzeiten, Homeoffice, Auszeitmodellen, Betriebskindergärten, zeitgemäßen Eltern-Kind-Büros, Unterstützung bei der Suche nach Kinderbetreuung und Pflege.
• Persönliche Weiterbildung: Mit umfassenden Seminarangeboten, fachspezifischen Akademien, Tech-Talks, E-Learnings und Teilnahme an Konferenzen und Hackathons.
• Gesundheitsmanagement: Mit Vorsorgeuntersuchungen, Sport-, Gesundheits- und Kochkursen.
• Gestaltungsspielraum: Mitbestimmung bei der Auswahl von Algorithmen, Analysetechniken und Technologien und eigenverantwortliches Arbeiten an spannenden Fragestellungen aus den verschiedensten Unternehmensbereichen (Supply Chain, Logistik, Marketing, Kundenservice).
• Agiles Umfeld: Zusammenarbeit mit agilen Entwicklerteams im Big-Data-Kontext.
• Vernetzt: Unternehmensweite Netzwerke der REWE Group, wie z. B. unser LGBTIQ-Netzwerk „di.to. – different together“ und das Frauennetzwerk „f.ernetzt“ für den Austausch rund um Karriere und persönliche Weiterentwicklung. 

Hier findest Du alle Infos rund um den Bereich Analytics!

Weitere Informationen erhältst du auf unserer Website unter www.rewe-group.com/karriere.

Wir freuen uns auf deine Bewerbung mit Angabe deiner Verfügbarkeit und Gehaltsvorstellung. Bitte nutze hierzu unser Onlineformular, so erreicht deine Bewerbung direkt die richtige Ansprechperson in unserem Recruiting Center. Bewerbungsunterlagen in Papierform können wir leider nicht zurücksenden.

Für Rückfragen zu dieser Position (Job-ID: 833828) steht dir unser Bewerber-Servicetelefon unter 0221 149-7110 zur Verfügung.

Um dir den Lesefluss zu erleichtern, beschränken wir uns im Textverlauf auf männliche Bezeichnungen. Wir betonen ausdrücklich, dass bei uns alle Menschen - unabhängig von Geschlecht, Nationalität, ethnischer und sozialer Herkunft, Religion/Weltanschauung, Behinderung, Alter sowie sexueller Orientierung - gleichermaßen willkommen sind.