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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und bewerte statistische Modelle für spannende Marketingfragen.
- Arbeitgeber: Innovatives Unternehmen im Finanztechnologiebereich mit dynamischer Kultur.
- Mitarbeitervorteile: Attraktives Gehalt, Gesundheitsleistungen und Möglichkeiten zur beruflichen Weiterbildung.
- Andere Informationen: Tolle Karrierechancen in einem kreativen und technologiegetriebenen Umfeld.
- Warum dieser Job: Nutze Machine Learning, um echte Einblicke zu gewinnen und Veränderungen zu bewirken.
- Gewünschte Qualifikationen: Mindestens sieben Jahre Erfahrung in Data Science und Kenntnisse in Machine Learning.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 75000 - 95000 € pro Jahr.
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:
- Mindestens sieben Jahre praktische Erfahrung im Bereich Data Science, idealerweise in einer Agentur-, E-Commerce- oder performancegetriebenen Umgebung.
- Erfahrung mit Machine-Learning-Algorithmen sowie solides Verständnis gängiger Datenanalysemethoden wie Regression und Clustering; Kenntnisse in Marketing-Attributionsmodellen sind ein starkes Plus.
- Vertrautheit mit SQL sowie entweder Python oder R (beides ist ein Bonus).
- Erfahrung mit Dagster oder vergleichbaren Tools zur Datenorchestrierung ist sehr wünschenswert.
- Neugier, Spaß an neuen Themen, statistischen Methoden und aufkommenden Technologien, sowie kontinuierliche Weiterbildung in technischen Entwicklungen.
Staff Data Engineer - Finance Tech (all genders) Arbeitgeber: About You
Kontaktperson:
About You HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Staff Data Engineer - Finance Tech (all genders)
✨Tipp Nummer 1
Netzwerken ist der Schlüssel! Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit Fachleuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Lass uns gemeinsam nach Möglichkeiten suchen, wie wir uns gegenseitig unterstützen können.
✨Tipp Nummer 2
Bereite dich auf technische Interviews vor! Übe deine Fähigkeiten in SQL, Python oder R und sei bereit, deine Kenntnisse über Machine-Learning-Algorithmen zu demonstrieren. Wir können dir helfen, die besten Ressourcen zu finden!
✨Tipp Nummer 3
Sei proaktiv! Wenn du eine interessante Stelle siehst, bewirb dich direkt über unsere Website. Zeige dein Interesse und deine Motivation, indem du dich schnell meldest und deine Fähigkeiten präsentierst.
✨Tipp Nummer 4
Bleib neugierig und offen für neue Technologien! Halte dich über aktuelle Trends im Bereich Data Science auf dem Laufenden. Lass uns gemeinsam lernen und wachsen, um die besten Chancen zu nutzen!
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Staff Data Engineer - Finance Tech (all genders)
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Sei du selbst!: Wir wollen dich kennenlernen, also zeig uns deine Persönlichkeit! Verwende eine lockere Sprache und erzähle uns von deinen Erfahrungen und deiner Leidenschaft für Data Science.
Pass auf die Details auf!: Achte darauf, dass deine Bewerbung fehlerfrei ist. Rechtschreibfehler oder unklare Formulierungen können einen schlechten Eindruck hinterlassen. Lass jemanden drüberlesen, bevor du es abschickst!
Beziehe dich auf die Stellenbeschreibung!: Nutze die Begriffe und Anforderungen aus der Stellenbeschreibung in deinem Anschreiben. So zeigen wir, dass du genau weißt, was wir suchen und wie du dazu passt.
Bewirb dich über unsere Website!: Der einfachste Weg, um Teil unseres Teams zu werden, ist die Bewerbung über unsere Website. Dort findest du alle Infos und kannst sicherstellen, dass deine Bewerbung direkt bei uns landet.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei About You vorbereitest
✨Verstehe die Anforderungen
Mach dir die Stellenbeschreibung genau zu Herzen. Überlege, wie deine Erfahrungen und Fähigkeiten mit den geforderten Qualifikationen übereinstimmen. Bereite konkrete Beispiele vor, die zeigen, wie du statistische Modelle entwickelt oder komplexe Daten analysiert hast.
✨Zeige deine technischen Fähigkeiten
Da Kenntnisse in SQL, Python oder R wichtig sind, solltest du dich darauf vorbereiten, deine technischen Fähigkeiten zu demonstrieren. Vielleicht kannst du ein kleines Projekt oder eine Analyse vorstellen, die du durchgeführt hast, um deine Erfahrung mit Machine-Learning-Algorithmen zu verdeutlichen.
✨Bereite dich auf praktische Fragen vor
Erwarte Fragen zu spezifischen Methoden wie Regression oder Clustering. Sei bereit, deine Herangehensweise an Probleme zu erläutern und wie du Handlungsempfehlungen aus deinen Analysen ableitest. Das zeigt, dass du nicht nur theoretisches Wissen hast, sondern auch praktisch anwenden kannst.
✨Sei neugierig und zeige Lernbereitschaft
Die Stelle erfordert Neugier und Spaß an neuen Technologien. Bereite einige Fragen vor, die dein Interesse an aktuellen Trends im Bereich Data Science und Machine Learning zeigen. Das wird den Interviewern zeigen, dass du motiviert bist, dich kontinuierlich weiterzuentwickeln.