Lead Data Engineer / Lead Data Scientist (w/m/d) SupplyBrain GmbH 2025-11-17 Standort: Graz, AT, 8051 Zielgruppe: Berufserfahrene Arbeitszeitmodell: Vollzeit Beschäftigungsart: Festanstellung Unternehmensbereich: IT & Software Werden auch Sie Teil unserer Erfolgsgeschichte! Ein weltweit führender Lösungsanbieter für alle Bereiche der Intralogistik, das sind wir: SSI SCHÄFER. Was wir auch sind: Ein Familienunternehmen, das in das Know-how, die Leidenschaft und die Talente seiner Mitarbeitenden investiert. Als einer der größten Anbieter helfen wir unseren Kunden mit innovativen Technologien und Software die Effizienz und Nachhaltigkeit der Lager-, Kommissionier- und Transportprozesse zu steigern. Von vollautomatischen Lagern mit individuellen Service- und Wartungsangeboten bis hin zu manuellen und teilautomatisierten Systemen bieten wir wirtschaftliche Intralogistiklösungen aus einer Hand. Daneben haben wir uns zu einem der größten Anbieter für Software für den innerbetrieblichen Materialfluss entwickelt. SSI SCHÄFER, das sind mehr als 8.800 Menschen, die weltweit in rund 80 Gesellschaften und 7 Produktionsstätten arbeiten und Kunden aus allen Branchen mit maßgeschneiderten Intralogistiklösungen überzeugen. Wenn auch Sie einen attraktiven Arbeitgeber für eine langfristige Zusammenarbeit suchen, dann lernen Sie uns einfach kennen! Aufgaben Wir entwickeln intelligente, datengetriebene Produkte, die reale Prozesse in der Intralogistik effizienter, transparenter und smarter machen. Dabei spielst du eine Schlüsselrolle: * Teamwork: Du arbeitest eng mit einem interdisziplinären Team aus Entwickler:innen, Produkt- und Domänenexpert:innen zusammen, von der ersten Idee bis zum produktiven Einsatz unserer skalierbaren Datenlösungen. * Daten mit Substanz: Du identifizierst relevante Datenquellen, entwickelst Konzepte zur Integration in unsere Datenarchitektur und treibst deren Erschließung aktiv voran. * Von Rohdaten zu Intelligenz: Du entwickelst robuste Data Pipelines und trainierst Modelle. * Algorithmen mit Anspruch: Du optimierst bestehende Algorithmen kontinuierlich - mit Fokus auf Performance, Stabilität und Wartbarkeit. * Daten greifbar machen: Du machst Insights durch interaktive Dashboards und zielgerichtete Visualisierungen für Stakeholder zugänglich, um ihnen konkrete Handlungsimpulse zu liefern. * Produktentwicklung mit Weitblick: Du gestaltest unsere datenbasierten Produkte mit - von der Architektur über das Modell bis zum Roll-out. Qualifikationen * Abgeschlossenes Studium in Data Science, Informatik, Statistik oder eine vergleichbare Qualifikation - alternativ: relevante praktische Erfahrung. * Fundierte Kenntnisse im Data Engineering (ETL/ELT, Datenmodellierung, Pipeline-Design) und Data Cleaning bei realen, oft unvollständigen Daten. * Erfahrung mit Zeitreihendaten, deren Besonderheiten sowie deren Modellierung und Visualisierung. * Sehr gute Python-Skills, insbesondere im Umgang mit pandas, NumPy, matplotlib/seaborn und Jupyter Notebooks. * Praktische Erfahrung mit Machine Learning in produktiven Umgebungen (Modell-Deployment, Monitoring, Retraining). * Kenntnisse in Versionsverwaltung mit Git sowie idealerweise CI/CD-Workflows im ML-Kontext. * Neugier auf Intralogistik - und Lust, mit Daten reale Probleme zu lösen, nicht nur akademische. Benefits * Geförderte Weiterbildung * Flexible Arbeitszeiten * Mitarbeiterevents * Umfassendes Gesundheitsmanagement * Paten Programm * Essenszuschuss * Home Office * Kostenloser Parkplatz * Business Bike Leasing Benefits können standortabhängig bzw. stellenbezogen variieren. Möglicher Eintrittstermin: ab sofort Wir bieten für diese Position ein monatliches Mindest-Bruttoeinstiegsgehalt von EUR4.500,00 auf Vollzeitbasis (38,5 Wochenstunden). Das tatsächliche Gehalt wird aufgrund von Vordienstzeiten, Qualifikation, Berufserfahrung und dem Kollektivvertrag berechnet. SupplyBrain GmbH Waagner-Biro-Straße 47 8020 Graz Wir freuen uns auf Ihre Bewerbung. Wir fördern Chancengleichheit und richten unsere Stellenausschreibung an alle Interessierten. Datenschutzerklärung Für SSI SCHÄFER ist der Schutz und die Vertraulichkeit Ihrer Daten von besonderer Bedeutung. Erfahren Sie mehr dazu unter folgendem Link. Ansprechpartner Human Resources Telefon: 43 3127 200