Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle innovative Datenlösungen und teste spannende Hypothesen für unser Wachstum.
- Unternehmen: Almedia, ein schnell wachsendes Unternehmen mit einer dynamischen Kultur in Berlin.
- Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, bedeutende Unternehmensanteile und tolle Zusatzleistungen.
- Weitere Informationen: Wachse mit uns in einem profitablen Startup und genieße ein großartiges Arbeitsumfeld.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft des Marketings und arbeite an entscheidenden Projekten.
- Qualifikationen: Erfahrung in kausaler Inferenz und experimentellem Design, sowie Kenntnisse in Python und SQL.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 72000 - 88000 € pro Jahr.
Dies ist kein gewöhnlicher Job. Almedia ist ein Ort, an dem diejenigen, die härter pushen wollen, ihre Karrieren schneller vorantreiben können als irgendwo sonst. Wir streben danach, Deutschlands zweites bootstrapped Unicorn zu werden. Almedia ist bereits Europas drittschnellstwachsende Firma im Jahr 2025 (FT1000). Wir bauen die Zukunft des Marketings, indem wir unsere Gemeinschaft von über 95 Millionen Nutzern dafür belohnen, dass sie sich mit den Produkten unserer Werbetreibenden beschäftigen. Wir bieten eine neue Möglichkeit, Nutzer für die größten Unternehmen der Welt zu gewinnen.
Wir suchen einen Founding Data Scientist, der direkt mit der Führungsebene an Mess- und Wachstumsfragen arbeitet. Dies ist keine Rolle zur Wartung bestehender Systeme — es ist für jemanden, der eine mehrdeutige, risikobehaftete Frage nehmen und die Dateninfrastruktur aufbauen kann, um sie zuverlässig zu beantworten, und dann das Nächste in die Hand nimmt.
Was Sie tun werden:
- Eigenverantwortliche Durchführung von Inkrementalitätstests in Marketing, Produkt und Belohnungen — Nachweis des Wertes von Hypothese bis Geschäftsauswirkung.
- Aufbau der Datenpipelines und des Messstacks dahinter, Verknüpfung von Experimenten mit realen Veränderungen im Nutzerverhalten, Monetarisierung und Multi-Touch-Attribution.
- Vorantreiben der Experimentierstrategie in Wachstum und Produkt: Entwerfen, Durchführen und Interpretieren von Tests mit einem scharfen Fokus auf kausale Validität — nicht nur p-Werte.
- Eigenverantwortung für Datenprodukte von Anfang bis Ende: Scoping, Architektur, Implementierung, Rollout.
- Zusammenarbeit mit C-Level, Engineering und Geschäftspartnern, um Messungen in operative Entscheidungen umzusetzen.
- Festlegung der Rahmenbedingungen und Praktiken, auf denen das Team skalieren kann.
Was Sie benötigen:
- Tiefe Expertise in der Anwendung von kausaler Inferenz und experimentellem Design in der Praxis, in realen Geschäftskontexten.
- Praktische Erfahrung im Aufbau und der Operationalisierung von Attributionsmodellen in einem realen Geschäftskontext — nicht nur Modelle ausführen, sondern sie nützlich machen.
- Nachgewiesene Zero-to-One-Erfahrung: mehrdeutiges Problem, Infrastruktur aufgebaut, etwas produktionsbereit ausgeliefert.
- Kenntnisse in Python und SQL; GCP bevorzugt; vertraut mit modernen Datenstack-Tools (dbt).
- Erfahrung mit programmatischer Werbung, ML-Preisen oder mobiler Messung — MMPs, probabilistische Attribution oder ähnliches sind ein großer Vorteil.
- Vertrautheit mit KI- und LLM-Tools ist ein Plus — sei es die Integration von Sprachmodellen in Daten-Workflows, die Nutzung von KI-unterstützter Analyse zur schnelleren Bearbeitung oder die Erkundung, wie generative und prädiktive KI die Messung und Personalisierung in großem Maßstab verbessern kann.
Wir sind ein KI-natives Team und erwarten, dass diese Rolle zusammen mit diesen Fähigkeiten wächst.
Sie sind:
- Ein Builder mit einer starken Ownership-Mentalität — Sie warten nicht auf eine Spezifikation.
- Rigoros, aber pragmatisch: Die Statistiken sind wichtig, aber die Geschäftsfrage zählt mehr.
- Jemand, der, wenn er etwas zweimal debuggen muss, es automatisiert.
- Ein klarer Kommunikator — Sie können Modelloutputs in Entscheidungen übersetzen, die nicht-technische Stakeholder umsetzen können.
Warum Almedia?
- Eigenverantwortung für unser Wachstum: Wettbewerbsfähiges Paket mit bedeutendem Eigenkapital.
- Hohe Auswirkungen: Arbeiten an unternehmensbestimmenden Projekten, nicht an Tickets in einer Warteschlange.
- Mit Almedia wachsen: Treten Sie früh einem profitablen, schnell wachsenden Startup bei.
- Tolle Umgebung: Zentrale Büros in Berlin, Transportzuschuss, Frühstück und Mittagessen, Sprachkurse, Urban Sports Club und mehr.
Wir glauben daran, Talente zu fördern, alle Fähigkeitsstufen während des Einstellungsprozesses zu bewerten und einen klaren Wachstumsweg zu bieten. Almedia ist ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit bietet. Wir begrüßen und feiern Vielfalt und ermutigen Personen aus allen Hintergründen, sich zu bewerben.
Founding Data Scientist in Berlin Arbeitgeber: Apply
APPLY ist ein hervorragender Arbeitgeber, der eine moderne und inklusive Arbeitsumgebung bietet, in der Mitarbeiter geschätzt und gefördert werden. Mit einem starken Fokus auf berufliche Weiterentwicklung, großzügigen Schulungsbudgets und flexiblen Arbeitsmodellen ermöglicht APPLY seinen Mitarbeitern, ihre Fähigkeiten zu erweitern und in einer dynamischen Branche wie der Unterhaltung zu wachsen. Die Unternehmenskultur fördert Teamarbeit und Innovation, während die großzügige Urlaubsregelung und anpassbare Benefits das Wohlbefinden der Mitarbeiter unterstützen.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Founding Data Scientist in Berlin 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 Apply 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 Founding Data Scientist in Berlin 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 Founding Data Scientist bei Apply gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Apply 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 Apply entscheidend sein!
