Spannend, aufstrebend und verdammt schnell – wir sind flaschenpost!
Wir liefern den Wocheneinkauf innerhalb von 120 Minuten zu unseren Kund:innen.
Gemeinsam mit über 20.000 Kolleg:innen schaffen wir es, eine komplette Branche neu zu erfinden. Seit unserer Gründung im Jahr 2016 sind wir mittlerweile als Sofortlieferdienst für Getränke und Lebensmittel in nahezu allen Metropolregionen Deutschlands vertreten.
Seit 2020 ist die flaschenpost Teil der Oetker-Gruppe.
(Senior) Data Scientist – Machine Learning & Optimization
Um unsere Mission zu erfüllen, entwickeln wir die operativen Abläufe bei flaschenpost kontinuierlich weiter. Wir als Data Science Team leisten dazu mit unserem Schwerpunkt Machine Learning einen essentiellen Beitrag: Unsere Produkte liefern zentrale Inputs für die Tourenplanung und unterstützen die Kommissionierung im Lager. Wir sorgen dafür, dass unsere Teams vor Ort effizient arbeiten können und wir unsere Lieferversprechen zuverlässig einhalten. Dafür entwickeln und betreiben wir unsere Lösungen im Produktivbetrieb und bauen gemeinsam mit Kolleg:innen aus den operativen Teams den neuen Bereich Warehouse Optimization auf. Dabei verbinden wir technische Qualität mit einem klaren Blick für den operativen und wirtschaftlichen Nutzen unserer Arbeit.
Dein Liefergebiet:
Du verantwortest die Weiterentwicklung und den stabilen Betrieb unserer Tourenplanungsschätzer, zum Beispiel für Prognosen von Prozessdauern, Fahrzeiten und Fahrerverfügbarkeit, und baust den neuen Bereich Warehouse Optimization gemeinsam mit Kolleg:innen aus den operativen Teams auf
Du sorgst für stabile Produktivsysteme und wägest bei neuen Features und technischen Anpassungen den erwarteten Nutzen gegen die Anforderungen an Zuverlässigkeit im laufenden Betrieb ab
Du stellst dem Top Management regelmäßig den Fortschritt und die nächsten Schritte vor. Dabei ordnest du technische Optionen nach ihrer operativen Wirkung, dem Aufwand und ihrem wirtschaftlichen Nutzen ein und erläuterst deine Empfehlungen nachvollziehbar
Du bringst deine Erfahrung ein, um dem Team Orientierung zu geben: Du hilfst dabei, aus fachlichen Anforderungen nächste Schritte abzuleiten, bringst dich in Code- und Modell-Reviews ein und teilst dein Wissen, damit Kolleg:innen Lösungen eigenständig weiterentwickeln können
Du arbeitest eng mit Software Engineers und Operations Research zusammen und stellst sicher, dass Dokumentation, Monitoring und Runbooks mit den Systemen mitwachsen
Das hast du im Sortiment:
Grundsätzlich suchen wir bewusst eine erfahrene Person. Wenn du zu den besten Absolventinnen und Absolventen deines Jahrgangs gehörst und dir zutraust, auch mit weniger Berufserfahrung in einem anspruchsvollen Umfeld Verantwortung zu übernehmen, freuen wir uns ebenfalls auf deine Bewerbung
Du hast 3–5 Jahre Berufserfahrung in Data Science oder Machine Learning und hast ML-Modelle selbst in Produktion gebracht und betrieben (nicht nur Notebooks und Prototypen)
Du kommst idealerweise aus einer Branche mit direktem, operativem Bezug, z. B. Logistik, Supply Chain, Handel, Mobilität oder Produktion, und verstehst, wie Modelle den Tagesbetrieb beeinflussen
Du kennst die Grundlagen von MLOps: Git, CI/CD, Docker, Monitoring und Cloud-Plattformen (bei uns Azure); Kubernetes ist ein Plus
Du arbeitest sicher mit Python und dem Data-Science-Stack, zum Beispiel Pandas/Polars, scikit-learn und XGBoost, und schreibst wartbaren, getesteten Code
Du kommunizierst klar und überzeugend mit dem Management. Dabei kannst du Statistik und Modelllogik verständlich einordnen und ihren operativen sowie wirtschaftlichen Nutzen vermitteln
Du arbeitest strukturiert, setzt Prioritäten und kannst gut begründen, warum du woran arbeitest
Die Top-Angebote der flaschenpost:
Work-Life Balance – Gestalte deinen Arbeitstag flexibel nach deinen Vorstellungen und genieße die Freiheit des mobilen Arbeitens
Start-Up-Features – Genieße Freigetränke und die ein oder andere Partie Kicker oder Tischtennis als Ausgleich zur…