1. Du studierst aktuell KI, Data Science, Informatik oder ein quantitatives Fach wie Wirtschaftswissenschaften oder Mathematik mit Fokus auf Daten.
2. Du hast bereits erste Erfahrungen mit Data Science Projekten gesammelt (z.B. durch Praktika, Uni-Projekte oder eine Abschlussarbeit). Kenntnisse im Bereich Forecasting sind ein deutliches Plus.
3. Du hast ein grundlegendes Verständnis von ML-Methoden und hast Interesse an deren Anwendung auf Marktdynamiken und Preisoptimierung.
4. Du hast große Leidenschaft für das Lösen komplexer Probleme, grundlegende Python-Kenntnisse sowie eine hohe Motivation, neue Technologien in einem dynamischen Umfeld zu erlernen.
5. Da wir ein internationales Team sind, kommunizierst du sicher auf Englisch. Deutschkenntnisse sind ein schönes Extra, aber kein Muss.
Einleitungstext
Wir von Lidl e-commerce schaffen als digitaler Systembereitsteller für das Lidl Onlinegeschäft effiziente, skalierbare digitale Produkte und Services und entwickeln diese zukunftsfähig weiter. Als Marke der IT- und Digitalsparte Schwarz Digits unterteilen sich unsere Bereiche in Commerce Platforms, Marketing Tech & Enablement, Payment, New Digital Business Models und SCRM Loyalty Platforms.
Deine Aufgaben
6. Du unterstützt erfahrene Data Scientists bei der Entwicklung, dem Training und der Evaluierung von Machine-Learning-Modellen, insbesondere für Dynamic Pricing und Preiselastizität.
7. Du führst explorative Datenanalysen durch, um Erkenntnisse für eine optimierte Preissteuerung abzuleiten.
8. Du arbeitest eng mit einem cross-funktionalen Team aus Data Scientists, Data Engineers und Analysten zusammen und lernst, wie Data Science im realen Business-Alltag "at scale" funktioniert.
9. Du tauchst tief in unseren modernen Cloud-Stack (Azure, Databricks, Google Cloud) ein und wir unterstützen dich dabei, deine Tools sicher zu beherrschen.
10. Du übernimmst Verantwortung für eigene Teilaufgaben, wie zum Beispiel das Feature Engineering oder Performance-Monitoring für unsere Pricing Business-Cases.