Data Scientist (w/m/d) mit Schwerpunkt Datenintegration

… weil Qualität die Welt besser macht!

Die DGQ ist überzeugt, dass Qualität das Herzstück allen Erfolgs ist. Leidenschaftlich arbeitet sie daran, die Bedeutung und Wirksamkeit von Qualität in Wirtschaft und Gesellschaft zu stärken. Als zentrale, deutsche Qualitätsgesellschaft ist die DGQ deshalb bundesweit erster Ansprechpartner für Qualität, Qualitätsmanagement und Qualitätssicherung.

Im QualityLab der DGQ (das Team wird von aktuell drei auf fünf Spezialist:innen wachsen) verbinden wir Data Science, Domainwissen und Sozialforschung, um neues Wissen rund um Qualität zu schaffen. Als Data Scientist mit Schwerpunkt Datenintegration übernimmst du eine Schlüsselrolle: Du erschließt unsere Datenquellen, machst sie analysierbar und gewinnst daraus Erkenntnisse, die sowohl unsere Fachcommunity als auch unser eigenes Geschäft voranbringen.

Wir suchen dich zum nächstmöglichen Zeitpunkt in Frankfurt-Preungesheim (in Vollzeit, ggf. Teilzeit mind. 30 Stunden/Woche) als

Data Scientist (w/m/d) mit Schwerpunkt Datenintegration

• Datenquellen erschließen und integrieren:
• Du verbindest unsere zentralen Systeme – insbesondere Salesforce und unsere Mitgliederplattform – und machst die dort enthaltenen Daten für Analysen nutzbar.
• Du konzipierst und baust Datenpipelines (ETL-Strecken), die Rohdaten aus unterschiedlichen Quellen zusammenführen, bereinigen und in eine konsistente, analytische Datenbasis überführen.
• Du entwickelst Datenmodelle und -strukturen, die eine nachhaltige Grundlage für wiederkehrende Auswertungen und Ad-hoc-Analysen bilden.
• Analyse und Erkenntnisgenerierung:
• Du identifizierst Thementrends und Buchungspfade unserer Mitglieder und Kund:innen, um gezielte Marketing- und Produktentscheidungen zu ermöglichen.
• Du entwickelst statistische Modelle und setzt Machine-Learning-Verfahren ein, um Muster in Research- und Geschäftsdaten aufzudecken und Prognosen abzuleiten – etwa zur Nachfrageentwicklung oder Mitgliederaktivität.
• Du erstellst aussagekräftige Dashboards und Visualisierungen, die komplexe Zusammenhänge für verschiedene Stakeholder verständlich machen.
• Eigenverantwortung und Zusammenarbeit:
• Du arbeitest eng mit unserem Senior Data Scientist zusammen und übernimmst darüber hinaus eigenständige Projekte – von der Fragestellung bis zur Präsentation der Ergebnisse.
• Du gestaltest unsere Toollandschaft und technische Infrastruktur aktiv mit: Du wählst geeignete Technologien und Methoden aus und bringst eigene Ideen ein, wie wir unsere Datenarbeit weiterentwickeln können.
• Du vermittelst deine Ergebnisse verständlich an Fachkolleg:innen und Führungskräfte und trägst dazu bei, datenbasierte Entscheidungskultur in der DGQ zu stärken.

• Du bist eine erfahrene Data-Science-Persönlichkeit, die nicht nur Modelle baut, sondern auch versteht, wie die Daten dafür zustande kommen. Du willst Dinge gestalten, nicht nur abarbeiten – und bringst die Eigeninitiative mit, in einem Team mit viel Gestaltungsfreiraum und wenig starren Vorgaben gemeinsam etwas aufzubauen.
• Das bringst du mit:
• Mehrjährige Berufserfahrung im Bereich Data Science, Analytics oder einem verwandten Feld – idealerweise mit nachweisbarer Erfahrung an der Schnittstelle zur Datenintegration
• Sehr gute Programmierkenntnisse in Python für Datenanalyse, Modellierung und Automatisierung (z. B. pandas, scikit-learn, SQLAlchemy, DuckDB)
• Fundierte SQL-Kenntnisse und Erfahrung im Umgang mit relationalen Datenbanken – du schreibst nicht nur Abfragen, sondern denkst auch in Datenmodellen
• Eine ausgeprägt eigenständige Arbeitsweise: Du identifizierst Handlungsbedarfe selbst, wählst passende Methoden und Tools und treibst Projekte proaktiv voran – auch wenn nicht alles vordefiniert ist
• Erfahrung mit statistischen Methoden und Machine Learning, die du zielsicher auf reale Geschäftsfragen anwenden kannst
• Darüber freuen wir uns besonders:
• Erfahrung im Aufbau von Datenpipelines und ETL-Prozessen (z. B. Anbindung von REST-APIs, Salesforce-APIs; leichtgewichtige Orchestrierung mit Python-Skripten, perspektivisch Prefect oder Dagster)
• Umfangreiche Kenntnisse in Datenmodellierung und analytischen Datenbanken bzw. Data-Warehouse-Konzepten (z. B. DuckDB als analytische Datenbank, Parquet als Austauschformat)
• Praxis in der Erstellung von Dashboards und Datenvisualisierungen (z. B. mit PowerBI oder Streamlit)
• Erfahrung mit Datenbereinigung und Qualitätssicherung – du weißt, dass der Weg von Rohdaten zu belastbaren Ergebnissen selten geradlinig ist
• Kommunikationsstärke: Du kannst analytische Ergebnisse so aufbereiten und präsentieren, dass auch Nicht-Techniker:innen einen klaren Mehrwert daraus ziehen
• Erfahrung in einer Vereins-, Verbands- oder Bildungsorganisation ist ein Plus, aber kein Muss
• Du erfüllst nicht alle genannten Punkte? Bewirb dich trotzdem – uns ist wichtiger, dass du Lust hast, Dinge zu gestalten, als dass du jede Technologie bereits kennst.