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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Gestalte innovative Preisstrategien und messe deren Auswirkungen mit fortschrittlichen Methoden.
- Arbeitgeber: Sei Teil eines dynamischen Teams bei Sixt, das Datenwissenschaft und Kausalität vereint.
- Mitarbeitervorteile: Genieße 30 Tage Urlaub, bis zu 50% Homeoffice und flexible Arbeitszeiten.
- Warum dieser Job: Arbeite an spannenden Projekten, die echten Einfluss auf Geschäftsentscheidungen haben.
- Gewünschte Qualifikationen: Mindestens 5 Jahre Erfahrung in der Datenwissenschaft mit Fokus auf Kausalität.
- Andere Informationen: Nutze moderne Büros mit Fitnessstudio, Freizeitaktivitäten und einem erstklassigen Mitarbeiterrestaurant.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 54000 - 84000 € pro Jahr.
Join our team of data science and causal inference experts to shape next-generation pricing strategies und messen Sie die kausalen Auswirkungen unserer Initiativen! Wir verwenden modernste Methoden der kausalen Inferenz, um Preisentscheidungen für Millionen von Kunden zu verstehen und zu optimieren. Unsere Arbeit treibt effiziente Umsatzmanagementprozesse voran und stellt sicher, dass Strategien auf wissenschaftlich validen Erkenntnissen basieren.
IHRE ROLLE BEI SIXT
- Umsatzmanagement & Kausalmessung: Entwerfen, entwickeln und implementieren Sie Messrahmen, die sich auf die kausalen Auswirkungen von Preisoptimierungsstrategien konzentrieren.
- Kausale Inferenzmodellierung: Wenden Sie fortgeschrittene Techniken der kausalen Inferenz an, um Geschäftsentscheidungen und Strategieentwicklungen im Umsatzmanagement zu leiten.
- Experimentdesign & Analyse: Entwickeln und verfeinern Sie experimentelle Designs mit Methoden wie DiD, RDD, synthetischer Kontrolle, A/B-Tests und Double Machine Learning, um die Effektivität zu messen und Richtlinien zu informieren.
- Algorithmus- & Tool-Entwicklung: Bauen und pflegen Sie Algorithmen, die mit Produktionssystemen integriert sind, um Genauigkeit und Skalierbarkeit in der kausalen Schätzung sicherzustellen.
- Interdisziplinäre Zusammenarbeit: Arbeiten Sie mit Produktmanagern, Dateningenieuren und Entwicklern zusammen, um Lösungen zu implementieren, die kausale Erkenntnisse für Geschäftsentscheidungen nutzen.
- Fachliche Führung: Bleiben Sie über die Forschung zur kausalen Inferenz informiert und betreuen Sie jüngere Teammitglieder.
IHRE FÄHIGKEITEN ZÄHLEN
- Branchenerfahrung: 5+ Jahre Erfahrung in der Datenwissenschaft mit Schwerpunkt auf kausaler Inferenz, insbesondere mit spärlichen und volatilen Daten, idealerweise im Bereich Preisgestaltung oder Marketing.
- Expertise in kausaler Inferenz: Nachweisliche Erfahrung in der Implementierung oder Optimierung von Rahmenbedingungen zur Messung und Validierung der Auswirkungen von Umsatz- und Preisstrategien unter Verwendung kausaler Methoden.
- Technische Fähigkeiten: Starker Hintergrund in statistischer Analyse und Techniken der kausalen Inferenz, einschließlich:
- Double Machine Learning (Double ML)
- Kausale Graphen und strukturelle kausale Modelle
- Propensity Score Matching und Gewichtung
- Instrumentvariablen (IV) und synthetische Kontrollmethoden
- Difference-in-Differences (DiD) und Regression Discontinuity Design (RDD)
WAS WIR BIETEN
- Work-Life-Balance: 30 Tage Urlaub, bis zu 50% Remote-Arbeit, flexible Arbeitszeiten und internationale Optionen.
- Bürovorteile: Modernes Fitnessstudio, Freizeitaktivitäten, Gaming-Bereich, Chor und Premium-Mitarbeiterrestaurant.
- Gemeinschaftliches Engagement: Ein Tag jährlich, um ehrenamtlich tätig zu sein.
Senior Data Scientist – Causal Inference & Measurement (m/f/d) Arbeitgeber: SIXT
Kontaktperson:
SIXT HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Senior Data Scientist – Causal Inference & Measurement (m/f/d)
✨Tip Nummer 1
Netzwerke mit Fachleuten aus der Datenwissenschaft und Kausal-Inferenz. Besuche relevante Konferenzen oder Meetups, um Kontakte zu knüpfen und mehr über aktuelle Trends in der Branche zu erfahren. Dies kann dir helfen, wertvolle Einblicke zu gewinnen und möglicherweise sogar Empfehlungen für offene Stellen zu erhalten.
✨Tip Nummer 2
Beteilige dich aktiv an Online-Communities oder Foren, die sich mit Kausal-Inferenz und Datenanalyse beschäftigen. Teile dein Wissen und lerne von anderen. Dies kann deine Sichtbarkeit erhöhen und dir helfen, dich als Experte in deinem Bereich zu positionieren.
✨Tip Nummer 3
Halte dich über die neuesten Entwicklungen in der Kausal-Inferenz auf dem Laufenden. Lies aktuelle Forschungsarbeiten und Blogs, um dein Wissen zu erweitern. Dies zeigt potenziellen Arbeitgebern, dass du engagiert und informiert bist.
✨Tip Nummer 4
Bereite dich darauf vor, deine praktischen Erfahrungen mit Kausal-Inferenz-Techniken in Gesprächen zu demonstrieren. Überlege dir konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Arbeit, die zeigen, wie du diese Methoden erfolgreich angewendet hast. Dies wird dir helfen, dich von anderen Bewerbern abzuheben.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Senior Data Scientist – Causal Inference & Measurement (m/f/d)
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Verstehe die Rolle: Lies die Stellenbeschreibung sorgfältig durch und achte auf die spezifischen Anforderungen und Verantwortlichkeiten. Stelle sicher, dass du die Schlüsselqualifikationen und -fähigkeiten, die für die Position als Senior Data Scientist erforderlich sind, verstehst.
Hebe relevante Erfahrungen hervor: Betone in deinem Lebenslauf und Anschreiben deine 5+ Jahre Erfahrung im Bereich Data Science mit einem Fokus auf kausale Inferenz. Nenne konkrete Beispiele, wie du kausale Methoden in der Preisgestaltung oder im Marketing angewendet hast.
Technische Fähigkeiten betonen: Stelle sicher, dass du deine technischen Fähigkeiten klar darstellst, insbesondere in Bezug auf statistische Analysen und kausale Inferenztechniken wie Double Machine Learning, Propensity Score Matching und Regression Discontinuity Design. Verwende Fachbegriffe, um deine Expertise zu unterstreichen.
Motivationsschreiben: Verfasse ein überzeugendes Motivationsschreiben, in dem du erklärst, warum du an dieser Position interessiert bist und wie du zur Weiterentwicklung der Preisstrategien beitragen kannst. Zeige deine Leidenschaft für Datenwissenschaft und kausale Inferenz.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei SIXT vorbereitest
✨Verstehe die Grundlagen der Kausalen Inferenz
Da die Position einen starken Fokus auf kausale Inferenz hat, solltest du dich mit den grundlegenden Konzepten und Methoden wie Double Machine Learning, Propensity Score Matching und Difference-in-Differences vertraut machen. Bereite Beispiele vor, in denen du diese Techniken erfolgreich angewendet hast.
✨Bereite dich auf technische Fragen vor
Erwarte technische Fragen zu statistischen Analysen und kausalen Modellen. Übe, wie du deine Ansätze zur Lösung von Problemen klar und präzise erklären kannst. Es könnte hilfreich sein, einige deiner bisherigen Projekte oder Herausforderungen zu diskutieren.
✨Zeige deine Erfahrung in der Zusammenarbeit
Die Rolle erfordert enge Zusammenarbeit mit Produktmanagern und Entwicklern. Bereite Beispiele vor, die deine Fähigkeit zur interdisziplinären Zusammenarbeit zeigen. Betone, wie du in der Vergangenheit erfolgreich mit verschiedenen Teams kommuniziert und Lösungen implementiert hast.
✨Bleibe über aktuelle Forschung informiert
Da Thought Leadership ein wichtiger Aspekt der Rolle ist, solltest du dich über die neuesten Entwicklungen in der kausalen Inferenz informieren. Sei bereit, über aktuelle Trends und Studien zu sprechen und wie diese in die Strategien des Unternehmens integriert werden könnten.
