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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Werde Teil des Teams und baue eine Retail Media Plattform mit Data Science auf.
- Arbeitgeber: Arbeite für den zweitgrößten Lebensmitteleinzelhändler in Deutschland mit nachhaltiger Unternehmenskultur.
- Mitarbeitervorteile: Genieße flexible Arbeitszeiten, Homeoffice und moderne Büros mit guter technischer Ausstattung.
- Warum dieser Job: Nutze deine Datenanalysefähigkeiten, um echte Veränderungen im Marketing zu bewirken.
- Gewünschte Qualifikationen: Du hast ein abgeschlossenes Studium in einem relevanten Bereich und mehrjährige Erfahrung im Data Science.
- Andere Informationen: Die Stelle ist zunächst auf 7 Monate befristet.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 48000 - 84000 € pro Jahr.
Für unseren Partner suchen wir eine*n (Senior) Data Scientist Retail Media am Standort Köln. Unser Kunde ist der zweitgrößte Lebensmitteleinzelhändler in Deutschland. Freue dich auf die Chance, Teil eines modernen Unternehmens zu werden, das nicht nur mit Größe beeindruckt, sondern auch mit einer nachhaltigen und zukunftsorientierten Unternehmenskultur begeistert. Die Stelle ist zunächst auf etwa 7 Monate befristet.
Deine Aufgaben
- Du begleitest ganzheitlich den Aufbau einer Retail Media Plattform anhand von Data Science.
- Du analysierst und wertest die unternehmensweiten Datenbestände (wie Transaktions-, Stamm- und Eventdaten aus stationären und digitalen Quellen) mittels Advanced Analytics Methoden aus.
- Du entwickelst die Segmentierungen und das (Propensity-Score)-Modelling im Retail-Media-Marketing zwecks effizienter Steuerung der Retail Media Displays und der optimalen Kundenansprache weiter.
- Du misst die Effektivität der ausgespielten Retail Media-Werbemittel und leitest datenbasierte Optimierungen ab.
- Du entwickelst Methoden in den Bereichen Testing, Matching-Verfahren und Power-Analysen weiter.
Dein Profil
- Ein erfolgreich abgeschlossenes Hochschulstudium der Wirtschafts- oder Naturwissenschaften, Statistik, Informatik oder eines anderen Fachs mit einem statistisch-methodischen Schwerpunkt bildet die Basis deiner Qualifikation.
- Mehrjährige Berufserfahrung im Bereich Data Science, idealerweise im Handel oder der Konsumgüterindustrie - als Senior Data Scientist bringst du fundierte praktische Erfahrung mit.
- Die Extraktion von Insights aus Daten und die Ableitung umsetzungsorientierter Empfehlungen gehören zu deinen Stärken.
- Klassische statistische Verfahren wendest du sicher an und interpretierst deren Ergebnisse - Erfahrung mit Machine Learning ist ein Plus.
- Sehr gute Kenntnisse in der flexiblen Analyse großer Datenbestände mit SQL/Big Query und Python (pandas, plotly/dash, sklearn, streamlit) sind vorhanden, zusätzliche Erfahrung mit Tools wie Snowflake, R (tidyverse), KNIME oder Git ist von Vorteil.
- Erste Erfahrungen in der Erschließung digitaler Datenquellen, wie z.B. App/Web Tracking Solutions (Adobe Analytics), DMPs, AdServer, Search Networks, Social Networks oder Affiliate Networks sind wünschenswert.
- Analytisches Denkvermögen und eine ausgeprägte Problemlösungsfähigkeit runden dein Profil ab.
Was du erwarten darfst
- Lebensnaher Arbeitgeber.
- Flexible Strukturen.
- Förderung von Innovationen und frischen Ideen.
- Moderne Büros und gute technische Ausstattung.
- Attraktive Vergütung.
- Work-Life-Balance: Mit flexibler Arbeitszeit ohne Kernzeiten, Homeoffice sowie Auszeitmodellen.
(Senior) Data Scientist (m/w/d) Retail Media Arbeitgeber: jobvalley
Kontaktperson:
jobvalley HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: (Senior) Data Scientist (m/w/d) Retail Media
✨Tip Nummer 1
Nutze dein Netzwerk! Sprich mit ehemaligen Kollegen oder Kommilitonen, die bereits im Bereich Data Science arbeiten. Sie können dir wertvolle Einblicke in die Branche geben und möglicherweise sogar Kontakte zu Entscheidungsträgern bei unserem Partner herstellen.
✨Tip Nummer 2
Bleibe auf dem neuesten Stand der Technologien und Methoden im Bereich Data Science. Besuche Webinare oder Workshops, um deine Kenntnisse in SQL, Python und Machine Learning zu vertiefen. Dies zeigt dein Engagement und deine Bereitschaft, dich weiterzuentwickeln.
✨Tip Nummer 3
Bereite dich auf technische Interviews vor, indem du typische Data Science Probleme und Fallstudien übst. Du solltest in der Lage sein, deine Denkweise und Lösungsansätze klar zu kommunizieren, da dies oft ein entscheidender Faktor in Vorstellungsgesprächen ist.
✨Tip Nummer 4
Zeige deine Leidenschaft für Retail Media! Informiere dich über aktuelle Trends und Herausforderungen in der Branche und bringe diese Themen in Gespräche ein. Dein Interesse an der Materie kann einen positiven Eindruck hinterlassen und dich von anderen Bewerbern abheben.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: (Senior) Data Scientist (m/w/d) Retail Media
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Verstehe die Anforderungen: Lies die Stellenbeschreibung sorgfältig durch und achte auf die spezifischen Anforderungen und Qualifikationen, die für die Position als (Senior) Data Scientist im Retail Media gefordert werden.
Individualisiere deinen Lebenslauf: Passe deinen Lebenslauf an die Stelle an, indem du relevante Erfahrungen und Fähigkeiten hervorhebst, die direkt mit den Aufgaben und Anforderungen der Position übereinstimmen.
Motivationsschreiben verfassen: Schreibe ein überzeugendes Motivationsschreiben, in dem du erklärst, warum du die ideale Person für diese Position bist. Gehe auf deine Erfahrungen im Bereich Data Science und deine Kenntnisse in SQL, Python und anderen relevanten Tools ein.
Prüfe deine Unterlagen: Bevor du deine Bewerbung einreichst, überprüfe alle Dokumente auf Vollständigkeit und Fehler. Achte darauf, dass dein Lebenslauf und das Motivationsschreiben klar und professionell formatiert sind.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei jobvalley vorbereitest
✨Verstehe die Unternehmenswerte
Informiere dich über die Unternehmenskultur und die Werte des Lebensmitteleinzelhändlers. Zeige im Interview, dass du nicht nur die fachlichen Anforderungen erfüllst, sondern auch gut zur Unternehmenskultur passt.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Denke an spezifische Projekte oder Erfahrungen aus deiner bisherigen Karriere, die deine Fähigkeiten im Bereich Data Science demonstrieren. Sei bereit, diese Beispiele zu erläutern und zu zeigen, wie du datenbasierte Entscheidungen getroffen hast.
✨Kenntnisse in Tools und Technologien
Stelle sicher, dass du mit den geforderten Tools wie SQL, Python und eventuell auch Snowflake oder R vertraut bist. Bereite dich darauf vor, technische Fragen zu beantworten oder sogar praktische Aufgaben zu lösen.
✨Analytisches Denken demonstrieren
Sei bereit, deine analytischen Fähigkeiten zu zeigen. Du könntest gebeten werden, ein Problem zu lösen oder eine Datenanalyse durchzuführen. Übe, deine Denkweise klar und strukturiert zu kommunizieren.
