Data Scientist Supply Chain Management (m/w/d)

HOFER KG

Trumau

Vor Ort

EUR 42.000 - 52.000

Vollzeit

vor 32 Stunden
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Benefits dieser Stelle

Flexible Arbeitszeitmodelle
Bis zu 50% Home-Office
Moderne Arbeitsausstattung
Kostenlose Verpflegung (Obst/Gemüse, K
HOFER AKADEMIE Weiterbildung
DU-Kultur im Unternehmen
Sabbaticals möglich
Krankenzusatzversicherung Rabatte
Fahrrad- und E-Bike-Leasing
Pflegeplattform-Unterstützung

Zusammenfassung

Sie bringen Studium oder Studiumsvorleistungen in Mathematik/Statistik/Informatik/Wirtschaft/SCM mit, gute Deutsch- und Englischkenntnisse sowie Bereitschaft zu flexiblen Arbeitszeiten.

Qualifikationen

  • Studium oder laufendes Studium mit Fokus auf Mathematik, Statistik, Informatik, Wirtschaftswissenschaften oder SCM.
  • Berufserfahrung im Umgang mit Datenverarbeitung.
  • Fundierte Kenntnisse in Excel, SAP und RStudio; Programmierkenntnisse von Vorteil.
  • Sehr gute Deutsch- und gute Englischkenntnisse.
  • Bereitschaft zu Samstagsdiensten und möglichem Frühdienst um 04:00 Uhr.

Aufgaben

  • Mitwirkung bei Entwicklung und Optimierung der Warenbedarfsplanung.
  • Unterstützung bei quantitativen sowie qualitativen Analysen von Produkten und Warengruppen.
  • Bestimmen, Validieren und Optimieren von Prognoseparametern unter Berücksichtigung von Bedarfseinflussfaktoren.
  • Ausarbeiten und Simulieren von Szenarien zur Beschaffungsstrategie.
  • Enge Abstimmung mit internen Abteilungen.

Kenntnisse

Datenverarbeitung
Deutsch
Englisch
Datenanalyse
Lernbereitschaft
Analytische Fähigkeiten
Selbstständigkeit
Lösungsorientierung
Samstagsdienste
Bereitschaft frühdienst

Ausbildung

Mathematik
Statistik
Informatik
Wirtschaftswissenschaften
Supply Chain Management

Tools

Excel
SAP
RStudio
Programmiersprachen

Jobbeschreibung

Der richtige Weg für mich

Aufgaben, die mich erwarten
  • aktives Mitwirken bei der Entwicklung und Optimierung unserer Warenbedarfsplanung
  • Unterstützen bei quantitativen sowie qualitativen Analysen unserer Produkte und Warengruppen
  • Ermitteln, Validieren und Optimieren von Prognoseparametern unter Berücksichtigung der Bedarfseinflussfaktoren
  • selbstständiges Ausarbeiten und Simulieren von Szenarien zur Verbesserung unserer Beschaffungsstrategie
  • enges Zusammenarbeiten und kontinuierliches Abstimmen von Ergebnissen mit internen Abteilungen
Qualifikationen, die ich mitbringe
  • laufendes oder abgeschlossenes Studium mit Schwerpunkt Mathematik, Statistik, Informatik, Wirtschaftswissenschaften oder Supply Chain Management
  • Berufserfahrung im Umgang mit Datenverarbeitung
  • fundierte Kenntnisse in Excel, Erfahrungen mit SAP, RStudiosowie Programmierkenntnisse von Vorteil
  • sehr gute Deutsch- und gute Englischkenntnisse
  • Bereitschaft für Samstagsdienste und potenzieller Dienstbeginn um 04:00 Uhr morgens
  • ausgeprägtes Interesse für Datenanalyse zur Ableitung valider Erkenntnisse aus verschiedenen Datenquellen
  • Bereitschaft sich in neue Bereiche einzuarbeiten und innovative Lösungen zu entwickeln, um kontinuierlich neues Wissen zu erwerben und dieses praxisnah anzuwenden
  • analytische, selbstständige und lösungsorientierte Arbeitsweise
Angebote, die mich überzeugen
  • umfangreiche Einarbeitung und individuelles Onboarding
  • flexible Gleitzeitmodelle sowie bis zu 50% Home-Office
  • top ausgestatteter ergonomischer Arbeitsplatz sowie eine moderne technische Ausstattung
  • kostenlose Verpflegung in Form von täglich frischem Obst und Gemüse, Kaffee sowie Tee
  • Aus- und Weiterbildungsmöglichkeiten, wie interaktive E-Learnings oder digitale Lernplattformen im Rahmen der HOFER AKADEMIE
  • DU-Kultur im ganzen Unternehmen
  • Möglichkeit von mehrmonatigen Sabbaticals
  • vergünstigte Tarife bei Krankenzusatzversicherungen
  • Leasingprogramm für Fahrräder und E-Bikes
  • Unterstützung bei Pflegefällen mit unserer Pflegeplattform
Entgelt

attraktives Brutto-Monatseinstiegsgehalt ab € 3.730,- für 38,5 Stunden/Woche, abhängig von Qualifikation und Berufserfahrung bis € 4.659,- in der Endstufe

Arbeitsort

Hoferstraße 1, 2521 Trumau

Arbeitsbeginn

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