Remote-Job

Hybrid / Homeoffice möglich

Data Scientist (m/w/d)

Ckm Group

Quelle: personioStandort: Nur DeutschlandVeröffentlicht: 30. Okt. 2025Aktiv bestätigt: 17. Aug. 2026
VollzeitMarketing

Wöchentliche Job-Zusammenfassung per E-Mail.

Kostenlos, jederzeit abbestellbar. Wöchentlicher Versand, Double-Opt-in.

Auf einen Blick

Tech-Stack
GrafanaPower BI
Erfahrungslevel:
Mid-Level
Benefits
  • Flexible Arbeitszeiten
  • Betriebliche Altersvorsorge mit DYNO

Data Scientist (m/w/d) bei CKM Group: Du baust Datenstrukturen, erstellst Analysen, Dashboards und unterstützt datengetriebene Entscheidungen für Bereiche wie Marketing und Operations. Die Rolle ist geeignet für erfahrene Data-Analytics-/Data-Science-Praktiker mit starkem Ownership- und Kommunikationsvermögen.

  • Aufbau und Pflege von Datenstrukturen und -flüssen
  • Entwicklung von KPIs, Analysen und Dashboards (z. B. Grafana, Power BI)
  • End-to-End Umsetzung von Use Cases bis zur Interpretation
  • Hybridarbeit, flexible Arbeitszeiten und 31 freie Tage

Automatisch erstellt

Stellenbeschreibung

Intro

Zur  CKM Group gehören eine Vielzahl von Unternehmen sowie eine Klinik, die alle dazu beitragen, unserer Vision von einer gesünderen Welt näher zu kommen.
Unser Ziel ist es, durch präventive Dienstleistungsmedizin, eHealth und Public Health eine führende und wegweisende Rolle im Gesundheitssystem von morgen einzunehmen. Dabei setzen wir auf smarte Logistik, Digitalisierung, Diagnostik und individuelle Prävention. Wir denken Gesundheitsversorgung und Diagnostik neu und hinterfragen dazu stets den Status Quo.

Ein neuer Pfeiler dieser Vision ist GreenMedical: Mit unserem telemedizinischen Service gestalten wir den Zugang zu medizinischem Cannabis für Menschen mit chronischen Beschwerden so einfach, niedrigschwellig, erschwinglich und sicher wie möglich, und wollen dabei unterstützen, Symptome zu lindern und die Lebensqualität nachhaltig zu verbessern:  https://greenmedical.health/de/cannabis

Du liebst es, aus Daten Erkenntnisse zu gewinnen und möchtest mit deinen Analysen echten Mehrwert schaffen? Dann werde unser  Data Scientist (m/w/d) und unterstütze uns beim Aufbau intelligenter Datenprozesse und datengetriebener Entscheidungen!

Deine Mission bei uns

  • Datenaufbereitung & Datenmodellierung:  Aufbau, Pflege und Weiterentwicklung von Datenstrukturen und -flüssen in Zusammenarbeit mit der IT, mit dem Ziel konsistenter und nutzbarer Daten.
  • Analyse & Visualisierung:  Entwicklung von KPIs, Durchführung fundierter Analysen sowie Übersetzung von Daten in klare, entscheidungsrelevante Visualisierungen (z. B. in Grafana oder Power BI).
  • Strukturierung von Fragestellungen:  Eigenständige Zerlegung komplexer, offener Anforderungen in konkrete Analysen, Datenmodelle und umsetzbare Schritte.
  • End- to -End Umsetzung:  Verantwortung für die Umsetzung von Use Cases,von der initialen Fragestellung über Datenaufbereitung bis hin zu Dashboard und Interpretation.
  • Schnittstelle zu Fachbereichen:  Enge Zusammenarbeit mit Bereichen wie Marketing und Operations zur Klärung, Priorisierung und Weiterentwicklung von Anforderungen.
  • Monitoring & Reporting:  Aufbau und Weiterentwicklung von Dashboards und Reports zur Überwachung von Datenqualität, Systemzuständen und operativen KPIs.
  • Datenlogik & Modelle:  Entwicklung, Anwendung und Validierung von Berechnungslogiken und Modellen (z. B. Performanceanalysen, Forecasts).
  • Weiterentwicklung der Datenlandschaft:  Identifikation von Verbesserungspotenzialen in Datenstrukturen, Tools und Prozessen sowie aktive Mitgestaltung der Weiterentwicklung.

Was du mitbringen solltest

  • Erfahrung:  Mehrjährige Erfahrung im datenbezogenen Umfeld (z. B. Data Analytics, BI, Data Science).
  • Teamarbeit:  Enge Zusammenarbeit im Team sowie aktiver Beitrag zur Weiterentwicklung von Arbeitsweisen und Qualitätsstandards.
  • Kommunikation:  Fähigkeit, Anforderungen zu klären, zu hinterfragen und Ergebnisse adressatengerecht zu vermitteln.
  • Neugier & Weiterentwicklung:  Interesse an neuen Technologien, Tools und Methoden sowie aktive Weiterentwicklung bestehender Ansätze.
  • Arbeitsweise:  Fähigkeit, komplexe Fragestellungen eigenständig zu strukturieren und in umsetzbare Schritte zu übersetzensowie Fähigkeit, mit Annahmen zu arbeiten und diese iterativ zu validieren.
  • Ownership:  Hoher Grad an Eigenverantwortung und proaktives Vorantreiben von Themen.
  • Problemlösung & Entscheidungsfähigkeit:  Fähigkeit, Probleme eigenständig einzugrenzen, Hypothesen zu entwickeln und pragmatische Entscheidungen zu treffen.
  • Business-Verständnis:  Erfahrung oder starkes Interesse an fachlichen Zusammenhängen (insbesondere Marketing und/oder Operations ) sowie Fähigkeit, diese in Datenlogik zu übersetzen.

Was wir dir bieten

  • Gestaltungsspielraum & Eigenverantwortung: Bringe deine Ideen ein, übernimm Verantwortung und gestalte die Weiterentwicklung unserer Unternehmen aktiv mit.
  • Flexible Arbeitszeiten: Wir arbeiten hybrid mit flexiblen Arbeitszeiten.
  • 31 freie Tage: 30 Urlaubstage plus jeweils halbe Arbeitstage an Heiligabend und Silvester.
  • Weiterentwicklung: Wir fördern deine fachliche und persönliche Entwicklung durch individuelle Weiterbildungsmöglichkeiten.
  • Betriebliche Altersvorsorge mit DYNO: Eine provisionsfreie bAV-Lösung, damit mehr von deiner Altersvorsorge dort ankommt, wo sie hingehört – bei dir.
  • Wellpass: Zugang zu deutschlandweiten Sport-, Fitness- und Gesundheitsangeboten – von Fitnessstudios über Yoga und Schwimmen bis hin zu Massagen.
  • Probonio & Corporate Benefits: Über unsere Mitarbeiterplattform erhältst du Zugang zu attraktiven Vergünstigungen, exklusiven Mitarbeiterangeboten und zahlreichen Rabatten.
  • Bike-Leasing: Nach erfolgreicher Probezeit hast du die Möglichkeit, ein Fahrrad oder E-Bike zu leasen.
  • Modernes Arbeitsumfeld: Arbeiten im Herzen von Friedrichshain-Kreuzberg mit Blick auf die Spree und eigener Dachterrasse.

Du hast Fragen? Wir sind für dich da.

Unser People & Culture Team begleitet dich während des gesamten Recruiting-Prozesses …

Data/AIFestangestellte (GM)permanentfull time

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