Einleitungstext

Schwarz Digits schafft das technologische Fundament für digitale Entscheidungsfreiheit in Europa. Als IT- und Digitalsparte der Schwarz Gruppe entwickeln und verantworten wir einerseits die IT-Infrastrukturen für die Handelssparten Lidl und Kaufland sowie die Schwarz Produktion und PreZero. Gleichzeitig agieren wir als unabhängiger Anbieter am externen Markt, um Unternehmen in ganz Europa bei ihrer digitalen Transformation zu unterstützen. Unsere Kernleistungen bündeln wir in den Bereichen Cloud, Cyber Security, Data & AI, Communication und Workspace. Trage auch du zur digitalen Entscheidungsfreiheit in Europa bei.

Bei uns arbeitest du an der Schnittstelle zwischen Agilität und Sicherheit: Du profitierst von den schnellen Entscheidungswegen, genießt echte Gestaltungsspielräume in deinen Projekten und baust dabei auf das stabile Fundament der Schwarz Gruppe.

Deine Aufgaben

• Was dich erwartet: Entwicklung innovativer KI-gestützter Datenprodukte im Bereich Health & Performance, die direkt in unsere Anwendungen einfließen.
• Konzeption & Modellierung: Du beurteilst, strukturierst und bereitest relevante Datenquellen auf, evaluierst Modellierungsansätze und optimierst sie.
• Deployment & MLOps: Du bringst deine Modelle selbst auf die Straße! Du übernimmst die Integration und das Deployment direkt in unsere produktiven Softwarelösungen – ganz nach dem Motto: „You build it, you run it!“.
• Teamwork & Kommunikation: Du arbeitest Hand in Hand in interdisziplinären, agilen Projektteams, machst deine Arbeit für andere greifbar und kannst deine Ergebnisse auch vor nicht-technischen Stakeholdern verständlich auf den Punkt bringen.

Dein Profil

• Ausbildung: Abgeschlossenes Hochschulstudium im Bereich Informatik, Mathematik, Physik, Data Science oder einer verwandten Fachrichtung.
• Data Science & ML: Erste praktische Erfahrung im Bereich Machine Learning sowie fundierte Programmierkenntnisse in Python und dem gängigen ML-Ökosystem (z. B. Scikit-Learn, Pandas, NumPy).
• Technologisches Fundament: Du bringst ein gutes theoretisches Verständnis für moderne Ansätze (z. B. Deep Learning, Frameworks wie PyTorch/TensorFlow oder grundlegendes LLM-Verständnis) mit und hast Lust, dich kontinuierlich in neue Tech-Trends einzuarbeiten.
• Software Engineering & Cloud: Praktische Kenntnisse im modernen Softwarelebenszyklus (Git, CI/CD, Testing) und erste Berührungspunkte mit Cloud-Technologien (vorzugsweise STACKIT oder GCP).
• MLOps & Agile Methoden: Idealerweise Erfahrung mit verteilten ML-Frameworks und Model-Lifecycle-Management (z. B. MLFlow) sowie agilen Methoden.
• Sprachkenntnisse: Fließende Deutschkenntnisse (C1-Niveau) und sehr gute Englischkenntnisse.