Daten, KI und Analytics
Industrie, Maschinen- & Anlagenbau
Freelance · ExpertRemote
Senior Pricing & Data Expert Retail (m/w/d)
Eckdaten
- Start
- 06/2026
- Dauer
- 6 Monate
- Einsatzart
- Remote
- Ort
- Stuttgart
- Auslastung
- 100 %
- Vertragsart
- Freelance · Expert
Projektbeschreibung
Für ein größeres Handelsunternehmen (Omnichannel, datengetriebene Preis- und Sortimentssteuerung) suchen wir einen Senior Data Engineer / Analytics Engineer mit starkem Business-Bezug zur Unterstützung der Fachbereiche Pricing und Category Management.
Aufgaben
- End-to-End Umsetzung von Pricing- und Category-Management-Use-Cases: von der Anforderungsaufnahme bis zum produktiven Dashboard
- Aufbau, Optimierung und Betrieb performanter SQL-/Python-basierter ETL-Prozesse zur Aufbereitung großer Datenmengen (u. a. Wettbewerberdaten)
- Analyse bestehender KNIME-Workflows und schrittweise Migration nach Databricks inkl. Stabilisierung und Dokumentation
- Pflege und Weiterentwicklung eines Bronze/Silver/Gold-Datenmodells (neue Gold-Tabellen aufbauen, Legacy-Tabellen ablösen/archivieren)
- Etablierung automatisierter Datenqualitätsprüfungen (Plausibilisierung, Outlier-Erkennung, Regelwerke) und Definition von Maßnahmen zur Fehlerbehandlung
- Entwicklung und Optimierung von Power BI Dashboards (neu & bestehend) inkl. KPI-Definition, Datenmodell-Design und Performance-Tuning
- Verbesserung von DAX-Performance und Reduktion von Ladezeiten durch Voraggregationen und sinnvolle Datenbereitstellung
- Bereitstellung belastbarer Analysen zu Preis-/Marge-/Wettbewerbsentwicklung, Kategorie-Performance, Beständen und Produktperformance
- Enge Zusammenarbeit mit Fachbereichen: Anforderungen challengen, technische Machbarkeit bewerten und pragmatische Kompromisse zwischen Wunsch und Performance herstellen
Anforderungen
Unbedingt erforderlich
Diese Kriterien sind Voraussetzung für das Projekt.
- Must-have: 5+ Jahre Erfahrung in Data Engineering / Analytics Engineering mit nachweisbarer End-to-End-Verantwortung
- Must-have: sehr starke SQL-Skills (Modellierung, Performance-Optimierung, komplexe Transformationen)
- Must-have: sehr gute Power BI Kenntnisse (Datenmodellierung, KPI-Logiken, DAX, Performance-Optimierung)
- Must-have: Python für Data Wrangling, statistische Auswertungen, Clustering/Similarity-Ansätze und Outlier Detection (ohne Research-Fokus)
- Must-have: Erfahrung mit Datenqualitätsmanagement (automatisierte Checks, Monitoring, Umgang mit fehlerhaften Ausreißern in Quellsystemen)
- Must-have: starkes Stakeholder- und Anforderungsmanagement (z. B. Jira), Beratungs- und Kommunikationsstärke
- Wünschenswert: Erfahrung mit Databricks und/oder Cloud Data Platforms sowie Lakehouse-/Medallion-Ansätzen
- Wünschenswert: Migrationsprojekte von Low-/No-Code Tools (z. B. KNIME) zu skalierbaren Plattformen
- Wünschenswert: Domänenkenntnisse im Retail, insbesondere Pricing, Wettbewerberdaten und Produkt-/Kategorie-Datenmodelle
- Kein Fokus: Deep Learning, Data-Science-Research, KI-Modellentwicklung oder Forecasting (wird durch bestehende Systeme abgedeckt)
Skills
- SQL
- Power BI
- Python
- Data Engineering
- Pricing
- Datenqualität
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