Data & Analytics Engineer (m/w/d)

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Stellenbeschreibung:

Verantwortlichkeiten

  • Datenanalyse & Visualisierung: Analyse, Aufbereitung und Visualisierung von Unternehmens- und Logistikdaten zur datenbasierten Entscheidungsfindung (z. B. mit Power BI, Python)
  • Datenbankmanagement: Pflege und Weiterentwicklung von Datenbanken mit Fokus auf Datenqualität, Verfügbarkeit und Konsistenz
  • Applikationsentwicklung: Konzeption und Entwicklung maßgeschneiderter IT-Anwendungen zur Optimierung und Digitalisierung von Logistikprozessen
  • Machine Learning: Konzeption, Entwicklung und Bereitstellung von ML-Modellen zur Lösung logistischer Fragestellungen
  • Künstliche Intelligenz: Entwicklung intelligenter KI-Anwendungen – insbesondere RAG-basierter Wissenssysteme und autonomer KI-Agenten

Benefits

  • Eine spannende, langfristige Aufgabe in einem stark wachsenden Unternehmen
  • Flexible Arbeitszeit und gute Vereinbarkeit von Beruf und Familie
  • Berufsunfähigkeitsrente mit einfacher Gesundheitsprüfung
  • Einen großen Raum für Eigenverantwortung
  • Arbeitsumfeld in einer neu erbauten Logistikimmobilie des höchsten Standards mit Zugang zum modernen firmeneigenen Betriebsrestaurant und Fitnessraum

Qualifikationen

  • Abgeschlossenes Studium im Bereich Informatik, Wirtschaftsinformatik, Wirtschaftswissenschaften, Data Science oder einem vergleichbaren Studiengang
  • Analytisches & lösungsorientiertes Denken mit hoher Datenaffinität
  • Technische Kompetenz: Erfahrung mit Datenanalysetools und Programmiersprachen (z. B. Power BI, Python, SQL)
  • Machine Learning & KI: Kenntnisse in der Entwicklung von ML-Modellen sowie im Umgang mit generativer KI
  • Kommunikationsstärke: Fähigkeit, komplexe analytische Ergebnisse verständlich und zielgruppengerecht zu vermitteln

#J-18808-Ljbffr
NOTE / HINWEIS:
EnglishEN: Please refer to Fuchsjobs for the source of your application
DeutschDE: Bitte erwähne Fuchsjobs, als Quelle Deiner Bewerbung

Stelleninformationen

  • Veröffentlichungsdatum:

    02 Mai 2026
  • Standort:

  • Typ:

    Vollzeit
  • Arbeitsmodell:

    Vor Ort
  • Kategorie:

  • Erfahrung:

    2+ years
  • Arbeitsverhältnis:

    Angestellt

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