Senior Pricing & Data Expert Retail (m/w/d)

Project overview

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.

DEINE CHALLENGE

DEINE TALENTE

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• Start: ASAP
• Dauer: 6 Monate (Option auf Verlängerung)
• Remote/On-Site: Hybride (ca. 60–80% Remote)
• Auslastung: 4–5 Tage/Woche (80–100%)
• 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
• 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)

Source notes

consultingheads ist das Expertennetzwerk, wenn Ergebnisse entscheiden. Wir bringen Sie mit den wirkungsstärksten Independent Consultants, Freelance Experts und Interim Managern zusammen – persönlich ausgewählt, schnell verfügbar und verlässlich im Projekt.

Was wir tun

Wo reine Algorithmen an ihre Grenzen stoßen, beginnt unsere Stärke: die persönliche Beratung. Wir analysieren gemeinsam Ihre Herausforderung und finden genau die Persönlichkeit, die fachlich und menschlich zu Ihnen passt.

Unser Netzwerk

Mit über 22.000 Experten eines der größten und sorgfältigst selektionierten im DACH-Raum, voller qualitätsgesicherter Berater, Fach- und Führungskräfte, die bereit sind, Ihre Projekte zum Erfolg zu führen.

Unser Ansatz

Wir kombinieren die Exzellenz einer Beratung mit der Flexibilität und Geschwindigkeit, die moderne Unternehmen brauchen. Handverlesen, ergebnisorientiert und immer partnerschaftlich. Seit 2016 vertrauen führende Unternehmen, Beratungen und Private-Equity-Gesellschaften auf uns – in mehr als 3.000 erfolgreichen Projekten.