Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle innovative Datenlösungen und führe spannende Experimente durch.
- Unternehmen: Almedia, ein schnell wachsendes Unternehmen mit einer dynamischen Kultur.
- Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, Aktienoptionen und Karriereentwicklung.
- Weitere Informationen: Wachstumsmöglichkeiten in einem kleinen, scharfen Team.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft des Marketings und arbeite an bedeutenden Herausforderungen.
- Qualifikationen: Erfahrung in kausaler Analyse und Experimentdesign erforderlich.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 49500 - 60500 € 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 Staff Data Scientist mit hoher Eigenverantwortung, um bedeutende Herausforderungen in großem Maßstab zu bewältigen. Sie erkennen Hebelpunkte, die andere übersehen: Messsysteme, die Preisgestaltung freischalten, Experimentier-Infrastrukturen, die den Output vervielfachen, kausale Modelle, die die Einheitökonomie neu schreiben. Sie besitzen diese Prozesse von Anfang bis Ende.
Wir schätzen unterschiedliche technische Perspektiven. Ob Sie:
- Kausalinferenz-Spezialist: Propensity Matching, DID, synthetische Kontrolle, IV-Schätzung. Sie verwandeln beobachtungsbedingtes Chaos in rigorose Einsichten.
- Experimentationsarchitekt: Entwerfen von Multi-Arm-Tests, MMM, MTA, Uplift-Modellierung. Sie definieren statistische Strenge.
- Systemdenker: Aufbau von Belohnungsstrukturen, Preisalgorithmen, Ranking-Funktionen, die Engagement, Konversion und nachhaltigen ROAS ausbalancieren.
- Zero to One Builder: Vage Geschäftsfragen in produktive Datenprodukte umwandeln.
Was Sie besitzen werden:
- Messstrategie: Entwerfen Sie kausale Rahmenbedingungen, die die Einheitökonomie, Attribution und Interventionsauswirkungen offenbaren. Besitzen Sie die goldene Standarddokumentation, damit andere schneller liefern können.
- Experimentationsinfrastruktur: Bauen Sie Plattformen, die schnelle Iterationen ermöglichen und statistische Strenge definieren, ohne Geschwindigkeit zu opfern.
- Hochwertige Modelle: Identifizieren und besitzen Sie die Modelle, die die Einheitökonomie beeinflussen: Preisgestaltung, Ranking, Nutzeranreizsysteme. Arbeiten Sie mit der Technik zusammen, um rigoros zu produzieren.
- Technische Führung: Mentoren Sie Junior Data Scientists. Setzen Sie den Maßstab dafür, wie wir über Kausalität, Messung und Abwägungen nachdenken. Schaffen Sie Klarheit, wenn Stakeholder nicht übereinstimmen.
- Cross-funktionale Einflussnahme: Arbeiten Sie eng mit Produkt, Technik und Führung zusammen, um Dateninsights in geschäftliche Maßnahmen umzusetzen.
Was wir suchen:
- Nachgewiesene Autonomie: Erfolgsbilanz bei der Beeinflussung der Einheitökonomie durch neuartige Ansätze. Sie besitzen Probleme von Anfang bis Ende.
- Kausales Denken: Tiefe Erfahrung mit Techniken der Kausalinferenz (Propensity Matching, DID, synthetische Kontrolle, IV-Schätzung). Sie denken über Kausalität nach, nicht nur über Modellanpassungen.
- Experimentationsexpertise: Leitung komplexer Multi-Arm-Experimente und Gestaltung oder Besitz von MMM, MTA oder Uplift-Modellierungssystemen. Sie verstehen die Kosten von Typ I und Typ II Fehlern.
- Produktionsreife: Modelle in Produktumgebungen (Gaming, AdTech, Nutzeranreizsysteme bevorzugt) gebaut und bereitgestellt. Sie besitzen Metriken, Überwachung und Verfall.
- Datenengineering-Flüssigkeit: Vertraut mit modernen Datenstacks (dbt, Airflow, Kubernetes, Terraform). Sie entwerfen zusammen mit der Technik, nicht nur konsumieren.
- Kommunikation und Präsenz: Schaffen Sie Klarheit in unklaren Situationen. Übersetzen Sie komplexe Analysen in Entscheidungen. Bringen Sie Stakeholder mit.
Warum Almedia:
- Wachsen Sie bei Almedia: profitabel von Anfang an, höhere Einnahmen pro Mitarbeiter als Big Tech.
- Scharfes, kleines Team: Wir halten es absichtlich klein, jede Einstellung hebt die Messlatte.
- Eigenkapital: Jeder Mitarbeiter in Berlin erhält einen Anteil.
- Marktführendes Basiseinkommen. Erbringen Sie außergewöhnliche Auswirkungen, verdienen Sie entsprechend.
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 zur Bewerbung.
Staff 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 Staff 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 Staff 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 Staff 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!
