Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle Modelle zur Analyse von Marketingaktivitäten und optimiere Strategien für Amazon Music.
- Unternehmen: Amazon Music, ein innovativer Anbieter im Bereich Audio-Entertainment.
- Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, flexible Arbeitszeiten und Entwicklungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Dynamisches Team mit vielfältigen Karrieremöglichkeiten und einem inklusiven Arbeitsumfeld.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Musik und beeinflusse globale Fan-Interaktionen.
- Qualifikationen: Erfahrung in Datenanalyse, statistischen Modellen und Programmierkenntnissen in SQL oder Python.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 56250 - 68750 € pro Jahr.
Amazon Music ist ein immersiver Audio-Unterhaltungsdienst, der die Verbindungen zwischen Fans, Künstlern und Kreativen vertieft. Wir bieten Erfahrungen, die allen Hörern mit unseren verschiedenen Service-Stufen dienen: Prime-Mitglieder erhalten Zugang zu aller Musik im Shuffle-Modus und zu den besten werbefreien Podcasts, die in ihrer Mitgliedschaft enthalten sind; Kunden können auf Amazon Music Unlimited upgraden, um unbegrenzten, on-demand Zugriff auf 100 Millionen Songs zu erhalten, einschließlich Millionen in HD, Ultra HD und räumlichem Audio; und jeder kann kostenlos hören, indem er die Amazon Music-App herunterlädt oder über Alexa-fähige Geräte.
Wir suchen einen hochqualifizierten und analytischen Data Scientist. Sie werden eine integrale Rolle bei der Messung und Optimierung der Marketingaktivitäten von Amazon Music spielen. Sie haben die Möglichkeit, mit einem umfangreichen Marketingdatensatz zusammen mit den Marketingmanagern zu arbeiten. Diese Rolle konzentriert sich auf die Entwicklung und Implementierung von Modellen, die bei der Zielgruppensegmentierung, der KI-Integration in Daten/Reporting und der Bewertung randomisierter kontrollierter Studien zur Bewertung der Marketingeffektivität helfen. Diese Rolle eignet sich für Kandidaten mit einem starken Hintergrund in Kohortenanalyse, kausaler Inferenz, statistischer Analyse und datengestütztem Problemlösen, mit der Fähigkeit, komplexe Daten in umsetzbare Erkenntnisse zu übersetzen.
Zu den Hauptaufgaben gehören:
- Entwicklung kausaler und prädiktiver Modelle: Erstellen und Validieren von Modellen, die quantifizieren, wie Marketing- und Lebenszyklusprogramme die Kundenbindung, das Engagement und das Abonnentenwachstum für Amazon Music beeinflussen.
- Statistische Analyse im großen Maßstab: Analysieren großer Kundendatensätze mit SQL und Python oder R, um Ergebnisse zu interpretieren und bedeutungsvolle Muster zu entdecken.
- Ermöglichung datengestützter Entscheidungen: Zusammenarbeit mit Marketing- und Finanzbeteiligten, um Empfehlungen zu liefern, die die Kundenbindung und die Rendite verbessern.
- Integration von KI in Self-Service-Tools: Zusammenarbeit mit Produktmanagern und Ingenieuren, um KI und maschinelles Lernen in die Self-Service-Analysetools des Teams zu integrieren.
- Cross-funktionales Problemlösen: Zusammenarbeit mit Marketing-, Produkt- und Engineering-Teams, um wichtige Geschäftsfragen zu formulieren und glaubwürdige analytische Lösungen zu entwickeln.
- Innovieren und Dokumentieren: Verfolgen neuer Methoden und deren Anwendung zur Verbesserung der Messung; Pflege reproduzierbarer Dokumentation und klarer Berichterstattung für nicht-technische Zielgruppen.
Erforderliche Qualifikationen:
- Erfahrung als Data Scientist
- Erfahrung mit Datenskriptsprache (z.B. SQL, Python, R oder gleichwertig)
- Erfahrung mit maschinellem Lernen/statistischen Modellierungsdatenanalysetools und Techniken
- Erfahrung in Python, Perl oder einer anderen Skriptsprache
- Erfahrung in einer ML- oder Data-Scientist-Rolle bei einem großen Technologieunternehmen
Amazon ist ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit bietet. Wir glauben leidenschaftlich daran, dass die Beschäftigung einer vielfältigen Belegschaft zentral für unseren Erfolg ist. Der Schutz Ihrer Privatsphäre und die Sicherheit Ihrer Daten haben für Amazon höchste Priorität.
Data Scientist, Music DISCO Arbeitgeber: Amazon Music
Amazon Music bietet eine dynamische und inklusive Arbeitsumgebung in Berlin, die es Mitarbeitern ermöglicht, an der Spitze der Audio-Streaming-Technologie zu arbeiten. Mit einem starken Fokus auf persönliche Entwicklung und Teamarbeit fördert das Unternehmen eine Kultur des Experimentierens und der Innovation, während es gleichzeitig vielfältige Karrierechancen und ein attraktives Vergütungspaket bietet. Hier haben Sie die Möglichkeit, bedeutende Beiträge zu leisten und die Zukunft des Musikstreamings mitzugestalten.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Data Scientist, Music DISCO erhalten könntest
✨Wende dich an die richtigen Communities
Schau dir Online-Communities und Foren an, die sich um Data Science drehen, wie Kaggle oder GitHub. Engagiere dich dort aktiv, teile deine Projekte und lerne von anderen – das wird dir helfen, nicht nur einen Fuß in die Tür zu bekommen, sondern auch wertvolle Kontakte zu knüpfen.
✨Präsentiere deine Daten-Projekte
Baue ein Portfolio auf, das deine besten Projekte zeigt. Nutze Plattformen wie GitHub oder eine persönliche Webseite, um deine Arbeiten zu veröffentlichen. Arbeitgeber im Data Science-Bereich schauen oft direkt auf praktische Erfahrungen, also zeig, was du drauf hast!
✨Nimm an Meetups und Hackathons teil
Besuche lokale Data Science-Meetups oder nehme an Hackathons teil. Diese Veranstaltungen sind nicht nur super, um dein Wissen zu erweitern, sondern auch Gold wert für Networking. Du lernst Fachkollegen kennen und kannst auf Lockere Art und Weise Eventualjobs ergattern.
✨Direkte Bewerbungen über unsere Seite
Vergiss nicht, direkt auf unserer Website nach Stellenangeboten bei Amazon Music zu schauen. Hier kannst du dich auf offene Datenwissenschaftsstellen bewerben und zeigst damit direktes Interesse, das viele Arbeitgeber schätzen!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Data Scientist, Music DISCO mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Lass deine Daten sprechen!:In einem Bereich wie Data Science ist es entscheidend, dass du deine praktischen Fähigkeiten präsentierst. Wenn du an Projekten gearbeitet hast, die deine Analysefähigkeiten oder dein Wissen über Machine Learning demonstrieren, teile sie in deinem Lebenslauf oder füge einen Link zu deinem GitHub-Portfolio bei. Die Daten, die du analysiert hast, und die Tools, die du verwendest, sollten klar hervorgehoben werden.
Ergebnisse quantifizieren!:Unterstütze deine Erfahrung mit quantifizierbaren Ergebnissen. Zeige, wie du durch deine Analysen oder Modelle zur Entscheidungsfindung beigetragen hast oder wie deine Berechnungen den Rohdaten neue Erkenntnisse entlockt haben. Arbeitgeber in der Data Science sind oft an konkreten Verbesserungen und Effizienzsteigerungen interessiert!
Erläutere deine Lernbereitschaft!:Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, zeige in deinem Anschreiben, dass du bereit bist, zu lernen und dich weiterzuentwickeln. Sprich über deine Neugier für neue Technologien oder Methoden im Data Science Bereich. Vielleicht hast du auch Kurse besucht oder Zertifikate erworben, die deine Begeisterung zeigen!
Die richtige technische Sprache!:Achte darauf, dass deine Bewerbung alle relevanten technischen Begriffe enthält, die in der Data Science gebräuchlich sind. Nenne spezifische Programmier- und Analysetools wie Python, R oder SQL, die du beherrschst. Dies macht es für die Rekrutierer einfacher, schnell zu erkennen, dass du für die Rolle als Data Scientist, Music DISCO bei Amazon Music gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Amazon Music vorbereitet
✨Bereite deine technischen Skills vor
In einem Vorstellungsgespräch für eine Data-Science-Position wird oft dein Wissen über Tools wie Python, R oder SQL getestet. Mach dich mit gängigen Algorithmen und deren Einsatzmöglichkeiten vertraut, denn technische Fragen können schnell kommen. Lass uns sicherstellen, dass du in diesen Bereichen glänzt!
✨Verschaffe dir einen Überblick über Projekte
Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, ist es wichtig, dass du konkrete Erfahrungen und Projekte vorweisen kannst. Wenn du bereits an Data-Science-Projekten gearbeitet hast, sei bereit, diese in der Tiefe zu erläutern und zu diskutieren, wie du die Probleme gelöst hast. Dein Portfolio kann hier einen echten Unterschied machen!
✨Vorbereitung auf case studies
In Data-Science-Interviews sind case studies und praktische Probleme häufig Teil des Gesprächs. Übe, wie du strukturiert und logisch an solche Aufgaben herangehst. Arbeitgeber möchten sehen, wie du Daten analysierst und Lösungen entwickelst – bring also deine analytischen Fähigkeiten mit!
✨Zeige deine Leidenschaft für Daten
Mehr denn je geht es bei einer Vollzeitstelle darum, dass du nicht nur die Skills hast, sondern auch wirklich für das Feld brennst. Teile Anekdoten oder Erfahrungen, die zeigen, wie du zur Datenwissenschaft gekommen bist und was dich fasziniert. Diese Begeisterung kann für Amazon Music entscheidend sein!
