Aufgaben
1. Entwicklung und Pflege statistischer und Machine-Learning-Modelle für Nachfrageprognosen und Bestandsoptimierung
2. Analyse großer Supply-Chain-Datenmengen (SAP, RELEX, Vertrieb) zur Erkennung von Trends, Abweichungen und Verbesserungsmöglichkeiten
3. Aufbau von Entscheidungs- und Reporting-Tools für Disposition, Planung und Bestandsmanagement
4. Zusammenarbeit mit Operations, IT, Category Management und weiteren Fachbereichen zur Integration prädiktiver Modelle in Supply-Chain-Prozesse
5. Überwachung und Verbesserung von KPIs wie Prognosegenauigkeit, Lagerumschlag, Warenverfügbarkeit und Systemnutzung
6. Leitung von Forschungsinitiativen zu neuen Prognosemethoden, Optimierungsmodellen und Technologien
7. Unterstützung bei der Automatisierung manueller Prozesse inklusive Anwenderschulungen und Change Management
8. Beitrag zur kontinuierlichen Verbesserung durch Identifizierung und Umsetzung von Best Practices
Profil
9. Abgeschlossenes Studium (Bachelor/Master) in Data Science, Operations Research, Wirtschaftsingenieurwesen, Statistik, Mathematik, Supply Chain Management oder vergleichbare Qualifikation
10. Mehrjährige Erfahrung in Supply-Chain-Analytics, Nachfrageprognosen oder Bestandsoptimierung (bevorzugt Handel oder FMCG)
11. Sehr gute Kenntnisse in Python oder R für Analysen und Predictive Modeling
12. Sicherer Umgang mit SQL und großen Datenmengen
13. Kenntnisse in Zeitreihenanalyse, Machine Learning Forecasting und Bestandsoptimierung
14. Vertrautheit mit Optimierungstools (z. B. Gurobi, SAS)
15. Ausgeprägte analytische und Problemlösekompetenz sowie Fähigkeit, komplexe Analysen verständlich zu vermitteln
16. Kooperative, proaktive und anpassungsfähige Arbeitsweise
17. Sehr gute Englischkenntnisse
Wünschenswert:
18. Erfahrung im Einsatz von Machine Learning oder Large Language Models im Geschäfts- oder Supply-Chain-Kontext
19. Erfahrung mit Visualisierungstools (Tableau, Power BI, Looker, Google Data Studio)
20. Erfahrung mit ERP- und Dispositionssystemen (SAP, RELEX)
21. Vertrautheit mit Orchestrierungstools (z. B. Terraform)
22. Kenntnisse im Omni-Channel-Handel oder E-Commerce