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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und analysiere komplexe Datenmodelle für innovative Marketinglösungen.
- Arbeitgeber: Schnell wachsendes E-Commerce-Unternehmen mit flachen Hierarchien und direkter Kommunikation.
- Mitarbeitervorteile: Attraktives Gehalt, flexible Arbeitszeiten und ein unterstützendes Teamumfeld.
- Andere Informationen: Dynamisches Arbeitsumfeld mit Fokus auf Inklusion und persönlichem Wachstum.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft des Online-Shoppings und bring deine Ideen ein.
- Gewünschte Qualifikationen: Mindestens sieben Jahre Erfahrung in Data Science und Kenntnisse in Machine Learning.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 60000 - 85000 € pro Jahr.
Unternehmensbeschreibung
ABOUT YOU gehört zu den am schnellsten wachsenden E-Commerce-Unternehmen Europas. Mit Standorten in Hamburg und Berlin bringen wir Mode und Technologie zusammen. Unsere Mission ist es, Online-Shopping neu zu denken und persönlicher zu gestalten. Dafür braucht es mehr als nur gute Ideen. Es braucht Menschen, die Eigeninitiative zeigen und den Status quo hinterfragen. Wir setzen auf flache Hierarchien, direkte Kommunikation und pragmatische Entscheidungen. Bei uns gibt es keine langen Abstimmungswege. Wir arbeiten engagiert und legen gleichzeitig Wert darauf, die gemeinsame Zeit zu genießen, sei es beim Team-Lunch, bei After-Work-Drinks, auf Firmenevents oder bei einem schnellen Kaffee zwischen zwei Meetings.
Stellenbeschreibung
- Entwicklung und Bewertung statistischer Modelle und Algorithmen für komplexe Marketingfragestellungen
- Eigenständige Analyse komplexer Daten mit dem Ziel, neue Erkenntnisse und Optimierungspotenziale zu identifizieren
- Identifikation direkter und indirekter Zusammenhänge zwischen relevanten Kennzahlen sowie Ableitung von Handlungsempfehlungen
- Verknüpfung und Nutzung von Daten aus Tracking-Systemen sowie weiteren Reporting-Quellen
- Unterstützung bei der Weiterentwicklung und dem Testen performance-relevanter (Attribution-)Modelle
- Initiierung und Weiterentwicklung von Prognose- und Klassifikationsmodellen mithilfe von Machine-Learning-Algorithmen
Qualifikationen
- Du verfügst über mindestens sieben Jahre praktische Erfahrung im Bereich Data Science, idealerweise in einer Agentur-, E-Commerce- oder performancegetriebenen Umgebung
- Du hast erste Erfahrung mit Machine-Learning-Algorithmen sowie ein solides Verständnis gängiger Datenanalysemethoden wie Regression und Clustering; Kenntnisse in Marketing-Attributionsmodellen sind ein starkes Plus
- Du bist sicher im Umgang mit SQL sowie entweder Python oder R (beides ist ein Bonus)
- Erfahrung mit Dagster oder vergleichbaren Tools zur Datenorchestrierung ist sehr wünschenswert
- Du bist von Natur aus neugierig, beschäftigst dich gerne mit neuen Themen, statistischen Methoden und aufkommenden Technologien und bleibst kontinuierlich über aktuelle technische Entwicklungen informiert
Zusätzliche Informationen
Deine Vorteile bei uns auf einen Blick: Besuche unsere Benefits-Seite. Bewirb dich einfach online über unsere Karriereseite - wir melden uns schnellstmöglich mit einem Feedback bei dir! Ein Ort, an dem Du Du sein kannst. Wir sehen es als unsere Verantwortung, ein Umfeld zu schaffen, in dem sich alle so willkommen fühlen können, wie sie sind. Unterschiedliche Hintergründe und Perspektiven machen uns stärker und prägen unsere Kultur. Wofür wir intern stehen, dafür stehen wir auch als Marke: Akzeptanz, Inklusion und ein fairerer Umgang mit Mode.
Staff/Senior Data Engineer - Finance Tech (all genders) Arbeitgeber: About You SE & Co. KG
Kontaktperson:
About You SE & Co. KG HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Staff/Senior Data Engineer - Finance Tech (all genders)
✨Tipp Nummer 1
Sei proaktiv! Wenn du dich für die Stelle als Data Engineer interessierst, zögere nicht, direkt mit dem Team in Kontakt zu treten. Frag nach, wie der Bewerbungsprozess aussieht und zeig dein Interesse an der Unternehmenskultur.
✨Tipp Nummer 2
Nutze Networking! Verbinde dich mit aktuellen Mitarbeitern über LinkedIn oder andere Plattformen. Ein persönlicher Kontakt kann dir helfen, mehr über die Rolle und das Unternehmen zu erfahren und vielleicht sogar eine Empfehlung zu bekommen.
✨Tipp Nummer 3
Bereite dich auf technische Interviews vor! Da du im Bereich Data Engineering arbeitest, solltest du deine Kenntnisse in SQL, Python oder R auffrischen. Mach ein paar Übungsfragen und sei bereit, deine Denkweise zu erklären.
✨Tipp Nummer 4
Bewirb dich direkt über unsere Karriereseite! Das zeigt, dass du wirklich interessiert bist und es ist der schnellste Weg, um sicherzustellen, dass deine Bewerbung gesehen wird. Wir freuen uns darauf, von dir zu hören!
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Staff/Senior Data Engineer - Finance Tech (all genders)
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Sei du selbst!: Wir wollen dich kennenlernen, also zeig uns, wer du wirklich bist! Lass deine Persönlichkeit in deiner Bewerbung durchscheinen und sei authentisch. Das macht einen großen Unterschied!
Mach es konkret!: Wenn du über deine Erfahrungen sprichst, sei spezifisch. Nenne konkrete Projekte oder Erfolge, die du erzielt hast. So können wir besser verstehen, wie du zu unserem Team passen könntest.
Zeig dein Interesse!: Erzähle uns, warum du gerade bei uns arbeiten möchtest. Was begeistert dich an unserer Mission? Dein Enthusiasmus kann uns überzeugen, dass du die richtige Wahl für unser Team bist.
Bewirb dich online!: Der einfachste Weg, um Teil unseres Teams zu werden, ist über unsere Karriereseite. Dort kannst du deine Bewerbung direkt einreichen und wir melden uns schnellstmöglich bei dir!
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei About You SE & Co. KG vorbereitest
✨Verstehe die Unternehmensmission
Mach dich mit der Mission und den Werten des Unternehmens vertraut. Überlege dir, wie deine Erfahrungen und Fähigkeiten zur Vision von ABOUT YOU passen. Zeige im Interview, dass du nicht nur die technischen Anforderungen erfüllst, sondern auch die Unternehmenskultur verstehst und schätzt.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Denke an spezifische Projekte oder Herausforderungen, die du in der Vergangenheit gemeistert hast. Sei bereit, diese Beispiele zu teilen, um deine Fähigkeiten in der Datenanalyse und im Umgang mit Machine-Learning-Algorithmen zu demonstrieren. Konkrete Erfolge sprechen oft mehr als allgemeine Aussagen.
✨Fragen stellen ist wichtig
Bereite einige Fragen vor, die du dem Interviewer stellen kannst. Das zeigt dein Interesse und deine Neugierde. Frage nach den aktuellen Projekten im Bereich Data Engineering oder wie das Team die neuesten Technologien integriert. So zeigst du, dass du aktiv an der Weiterentwicklung interessiert bist.
✨Technische Skills auffrischen
Stelle sicher, dass du deine Kenntnisse in SQL, Python oder R auffrischst, bevor du ins Interview gehst. Möglicherweise wirst du gebeten, technische Fragen zu beantworten oder sogar eine kleine Aufgabe zu lösen. Ein gutes Verständnis der gängigen Datenanalysemethoden wird dir helfen, selbstbewusst aufzutreten.