Data Scientist m/w/d

Startdatum: Ab sofort

WER WIR SIND

DON’T JUST WORK. WORK WITH US. Arbeite dort, wo du mitgestalten und etwas bewegen kannst.

• Wir – das sind Saskia, Laura, Stefan, Kathi und Olga – sind mehr als nur Kolleg:innen: Wir sind ein eingeschworenes Team, das viel Wert auf ein freundschaftliches, offenes Miteinander legt.
• Gemeinsame Teammeetings, Kaffeepausen, Mittagessen in unserer großartigen Kantine oder auch mal ein Feierabendbier gehören für uns genauso dazu wie sportliche Aktivitäten oder spontane Ausflüge an den See – inklusive unserer legendären Abende auf der Marc O’Polo Almhütte.
• Unsere Münchner Kolleg:innen bilden eine Zug-Fahrgemeinschaft ins Headquarter nach Stephanskirchen – Pendeln geht bei uns mit Teamgefühl.
• Wir arbeiten Hand in Hand mit vielen verschiedenen Fachabteilungen zusammen – das macht unsere Arbeit abwechslungsreich, dynamisch und nie langweilig.
• Bei uns wird gelacht, sich gegenseitig geholfen und Wissen geteilt – sowohl im Daily Business als auch bei gemeinsamen Besuchen von Fachkonferenzen oder Tech-Events.
• Flexible Arbeitszeiten und Homeoffice-Möglichkeiten sind für uns selbstverständlich – Hauptsache, du bleibst im Flow.
• Wir lieben moderne Tools, experimentieren gerne mit neuen Features und sind offen für frische Impulse – auch von dir!
• Wir geben dir nicht nur Verantwortung – sondern auch Vertrauen. Bei uns gestaltest du aktiv mit.
• Und klar: Auch bei Sommerfest, Weihnachtsfeier oder Teamevents sind wir immer mit voller Begeisterung dabei – denn gemeinsam ist’s einfach schöner.

WAS DU BEWIRKEN KANNST

DU verstehst, wie Daten komplexe Geschäftsentscheidungen beeinflussen können – und willst diese Hebel gezielt einsetzen?

Du denkst datenbasiert, wirtschaftlich und lösungsorientiert – und möchtest mit prädiktiven und optimierenden Modellen echten Impact in der Planung, Preisstrategie und Bestandssteuerung schaffen? Dann werde Teil unseres Data Science & Analytics Teams bei Marc O’Polo und gestalte die nächste Stufe datengetriebener Entscheidungsfindung mit.

Wir suchen einen analytisch starken, businessaffinen Data Scientist (m/w/d), der unsere AI-Roadmap im Bereich Forecasting, Pricing & Operations Research entscheidend mitprägt.

• Die Entwicklung präziser Forecast-Modelle zur Absatz- und Lagerprognose, unter Einsatz moderner Zeitreihen- und Machine-Learning-Methoden wird von dir verantwortet.
• Du modellierst und optimierst Pricing-Strategien (z.B. Markdown Optimization), um Margenpotenziale und Nachfrageelastizitäten bestmöglich zu nutzen.
• Die Konzeptionierung mathematischer Optimierungsmodelle (linear, ganzzahlig, dynamisch), um Sortimente, Lagerbestände und Aktionsplanung datenbasiert zu steuern, liegt in deinen Händen.
• Du entwickelst robuste, wiederverwendbare Modelllogiken und arbeitest eng mit ML Engineers an deren Integration in produktive Systeme.
• Von der Anforderungsanalyse bis zur Integration deiner Modelle - Du arbeitest eng mit Planning & Allocation, Einkauf, Logistik, Produkt und IT zusammen.
• Du bringst neue Ideen ein, identifizierst datengetriebene Potenziale und unterstützt Kolleg:innen bei der methodischen Weiterentwicklung im Bereich Forecasting & Optimization.
• Du arbeitest eng mit unseren ML Engineers an der Produktivsetzung deiner Modelle (Deployment, Monitoring, Performance).
• Du visualisierst und kommunizierst Ergebnisse adressatengerecht – von operativen Teams bis zum Management.
• Du bringst neue Ideen in unser Analytics-Portfolio ein und entwickelst unser Forecasting- und Optimierungsframework kontinuierlich weiter.

WER DU BIST

• Du hast ein abgeschlossenes Studium (Master) in Statistik, Mathematik, Data Science, Ökonometrie oder einem verwandten quantitativen Fachgebiet.
• Du bringst 5+ Jahre Erfahrung im Bereich Data Science, Forecasting oder Operations Research, idealerweise im Retail-, Fashion- oder Konsumgüterumfeld mit.
• Fundierte Kenntnisse in Zeitreihenanalyse, Regressionsmodellen, tree-based Methoden oder modernen ML-Algorithmen (z.B. XGBoost, LSTM) zeichnen dich aus.
• Du hast sehr gute Kenntnisse in linearen/ganzzahligen Optimierungsverfahren, Constraint Programming oder heuristischen Algorithmen.
• Zudem hast du Kenntnisse in der Anwendung analytischer Metriken (z.B. MAPE, RMSE, Preiselastizitäten) und Python (Pandas, Scikit-learn, Pyomo, PuLP), sowie Erfahrung mit SQL, Git und gängigen Datenplattformen.
• Du verstehst wirtschaftliche Zusammenhänge, übersetzt komplexe Fragen in analytische Lösungsansätze und formulierst Ergebnisse klar & wirkungsvoll.
• Du besitzt ein hohes Qualitätsbewusstsein, abreitest strukturiert, eigenverantwortlich, konzeptionsstark und lösungsorientiert
• Die Fähigkeit, komplexe Ergebnisse verständlich zu kommunizieren zeichnet dich aus.
• Du beherrschst Deutsch und Englisch sehr gut in Wort und Schrift.

Bereit, datenbasierte Entscheidungen bei Marc O’Polo mitzugestalten und echten Impact zu erzeugen? Dann zeig uns, wie du komplexe Daten und Modelle in konkrete Handlung übersetzt. Wir freuen uns auf deine Bewerbung – gerne mit Einblicken in Projekte und Modellansätze, die dich besonders stolz machen.

WAS DICH ERWARTET

• Mobile Office & Flex Work
• Workation in Europa
• Trainings, E-Learnings & Entwicklungsprogramme
• 50 % Mitarbeiterrabatt, Corporate Benefits & Zuschüsse
• Wellpass, kostenlose Sportangebote & Health Support
• (Charging) Parkplätze, Shuttle & Bike-Leasing
• 30 Tage Urlaub & Sonderurlaub
• Bistro, kostenfreie Getränke & Snacks
• Unterstützung für Familien & Pflegende
• Nachhaltiges Arbeitsumfeld
• Mitarbeiterevents & Wertschätzung besonderer Momente
• Hundefreundliches Büro

WORAN WIR GLAUBEN

Marc O'Polo bietet allen Bewerber:innen Chancengleichheit, unabhängig von Hautfarbe, Religion, nationaler oder sozialer Herkunft, Geschlecht, Geschlechtsidentität oder -ausdruck, sexueller Orientierung, Alter oder Behinderung. Wir setzen auf einen von Vielfalt und Individualität geprägten Teamgeist und dulden keine Belästigung oder Diskriminierung. Umweltverträglichkeit und soziales Engagement stehen im Mittelpunkt unseres Handelns, um gemeinsam eine nachhaltigere Zukunft zu gestalten.

IT’S ON US

#CREATEWITHUS

DEIN HR KONTAKT

Sabrina Sämann