Auf einen Blick
- Aufgaben: Analysiere Nutzerverhalten in Online-Shops mit Machine-Learning-Algorithmen.
- Arbeitgeber: Innovatives Unternehmen im E-Commerce-Bereich, das auf Datenanalyse spezialisiert ist.
- Mitarbeitervorteile: Flexible Arbeitszeiten, Möglichkeit zur Remote-Arbeit und Zugang zu modernster Technologie.
- Warum dieser Job: Spannende Herausforderung mit direktem Einfluss auf Marketing und Sicherheit in der digitalen Welt.
- Gewünschte Qualifikationen: Studium in Informatik, Cybersecurity oder ähnlichem; gute Kommunikationsfähigkeiten erforderlich.
- Andere Informationen: Praktische Erfahrung mit Machine Learning und Datenanalyse ist von Vorteil.
Analyse von Nutzerverhalten in Online-Shops unter Verwendung geeigneter Machine-Learning Algorithmen, Neutraubling
Ihre Aufgaben:
- Das Verhalten der Nutzer:innen eines Online-Shops ist aus verschiedensten Gründen interessant für die Betreibenden - das Marketing will Kennzahlen um den Erfolg von Kampagnen einschätzen zu können, die Entwickler:innen versuchen logische Inkonsistenzen zu vermeiden um Irritationen der Benutzer:innen auszuschließen, für die Sicherheit zuständige Abteilungen brauchen Daten zur Aufspürung von "Bad/Threat Actors".
- Die Aufgabe in dieser Abschlussarbeit besteht darin, die vorhandenen und zu sammelnden Nutzerdaten eines Online-Shops auf ein typisches Verhalten hin zu analysieren, dieses zu definieren und darauf basierend anormales Verhalten aufzuspüren.
- Als Datengrundlage dienen Access-Logs des dem Online-Shop zugrundeliegenden Web- bzw. Appservers und verschiedene Logfiles aus Webtracking-Werkzeugen. Diese sollen mithilfe von Machine-Learning-/KI-Algorithmen erarbeitet, analysiert und aufbereitet werden.
Schwerpunkte:
- Einarbeitung in die Datenstruktur (inkl. Einarbeitung in die Verwendung von Opensearch) und Aufbereitung der Daten
- Ausarbeitung bzw. Auswahl eines geeigneten Analysealgorithmus (z.B. Isolation Forest oder One-Class Support Vector Machine)
- Entwicklung eines Modells zur Bewertung von typischem/atypischem Nutzerverhalten
- Bereitstellung der Ergebnisse in geeigneter Form zur Weiterverwendung durch die entsprechenden Fachabteilungen
- Validierung der Ergebnisse und (Benutzer-)Dokumentation der resultierenden Anwendung
Studium in (Wirtschafts-)Informatik, Informationswissenschaften, Cybersecurity, Künstliche Intelligenz, Mathematik oder einer ähnlichen Fachrichtung
Selbstständiges sowie ziel- und ergebnisorientiertes Arbeiten
Ausgeprägte Kommunikationsfähigkeit
Gute Deutsch- und/oder Englischkenntnisse in Wort und Schrift
Abschlussarbeit (m/w/d)* Analyse von Nutzerverhalten in Online-Shops unter Verwendung geeignete[...] Arbeitgeber: TN Germany
Kontaktperson:
TN Germany HR Team
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So bekommst du den Job: Abschlussarbeit (m/w/d)* Analyse von Nutzerverhalten in Online-Shops unter Verwendung geeignete[...]
✨Tip Nummer 1
Nutze dein Netzwerk! Sprich mit Kommilitonen, Professoren oder Fachleuten aus der Branche, um mehr über die Anforderungen und Erwartungen an diese Abschlussarbeit zu erfahren. Oft können persönliche Kontakte dir wertvolle Einblicke geben und dich auf offene Stellen hinweisen.
✨Tip Nummer 2
Informiere dich über aktuelle Trends im Bereich Machine Learning und Nutzerverhalten. Zeige in Gesprächen oder Interviews, dass du dich aktiv mit den neuesten Entwicklungen auseinandersetzt. Das kann dir helfen, dich von anderen Bewerbern abzuheben.
✨Tip Nummer 3
Bereite dich auf technische Fragen vor, die sich auf Datenanalyse und Machine Learning beziehen. Übe, wie du deine Ansätze zur Analyse von Nutzerverhalten erklären kannst. Dies zeigt dein Verständnis für die Materie und deine Fähigkeit, komplexe Konzepte zu kommunizieren.
✨Tip Nummer 4
Zeige deine Begeisterung für das Thema! Wenn du in einem Gespräch oder Interview über deine Motivation sprichst, wird das positiv wahrgenommen. Erkläre, warum du gerade diese Abschlussarbeit bei uns machen möchtest und was dich an der Analyse von Nutzerverhalten fasziniert.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Abschlussarbeit (m/w/d)* Analyse von Nutzerverhalten in Online-Shops unter Verwendung geeignete[...]
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Verstehe die Anforderungen: Lies die Stellenbeschreibung sorgfältig durch und achte auf die spezifischen Anforderungen und Aufgaben. Überlege, wie deine Fähigkeiten und Erfahrungen zu den Erwartungen des Unternehmens passen.
Individualisiere dein Anschreiben: Gestalte dein Anschreiben so, dass es auf die Abschlussarbeit zugeschnitten ist. Betone deine Kenntnisse in Machine Learning und deine Erfahrungen mit Datenanalyse, um zu zeigen, dass du die richtige Wahl für diese Position bist.
Hebe relevante Projekte hervor: Wenn du bereits an Projekten gearbeitet hast, die sich mit Nutzerverhalten oder Machine Learning beschäftigen, stelle diese in deinem Lebenslauf und Anschreiben heraus. Zeige konkrete Ergebnisse und Lernerfahrungen auf.
Prüfe deine Unterlagen: Bevor du deine Bewerbung einreichst, überprüfe alle Dokumente auf Rechtschreibfehler und Vollständigkeit. Achte darauf, dass dein Lebenslauf aktuell ist und alle relevanten Informationen enthält.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei TN Germany vorbereitest
✨Verstehe die Anforderungen der Abschlussarbeit
Mach dich mit den spezifischen Aufgaben und Zielen der Abschlussarbeit vertraut. Überlege dir, wie deine bisherigen Erfahrungen und Kenntnisse in Bereichen wie Machine Learning oder Datenanalyse dazu passen.
✨Bereite Beispiele vor
Denke an konkrete Projekte oder Erfahrungen, die du in deinem Studium oder Praktika gesammelt hast. Sei bereit, diese zu erläutern und zu zeigen, wie sie dir bei der Analyse von Nutzerverhalten helfen können.
✨Zeige deine Kommunikationsfähigkeiten
Da die Position eine enge Zusammenarbeit mit verschiedenen Fachabteilungen erfordert, ist es wichtig, dass du deine Kommunikationsfähigkeiten unter Beweis stellst. Übe, komplexe technische Konzepte einfach und verständlich zu erklären.
✨Frage nach dem Team und der Unternehmenskultur
Zeige Interesse an der Arbeitsumgebung, indem du Fragen zum Team und zur Unternehmenskultur stellst. Dies zeigt, dass du nicht nur an der Arbeit selbst interessiert bist, sondern auch daran, wie du dich ins Team einfügen kannst.