Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle datengestützte Strategien zur Optimierung des Kundenerfolgs.
- Unternehmen: Intuit, ein globales Fintech-Unternehmen mit innovativer Kultur.
- Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, Boni, Aktienoptionen und umfassende Sozialleistungen.
- Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit hervorragenden Karrierechancen und flexiblen Prioritäten.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Verkaufstechnologie durch datenbasierte Entscheidungen.
- Qualifikationen: 4+ Jahre Erfahrung in Produkt- und Kundenanalytik, starke SQL-Kenntnisse.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 149500 - 202500 € pro Jahr.
Intuit ist die globale Finanztechnologieplattform, die Wohlstand für die Menschen und Gemeinschaften, die wir bedienen, fördert. Mit etwa 100 Millionen Kunden weltweit, die Produkte wie TurboTax, Credit Karma, QuickBooks und Mailchimp nutzen, glauben wir, dass jeder die Möglichkeit haben sollte, zu prosperieren.
Wir suchen einen hochmotivierten und erfahrenen Sr. Data Scientist, der unser ICs Data and Analytics Team verstärkt. In dieser Rolle werden Sie datengestützte Strategien entwickeln, um die Ergebnisse des Customer Success für Mid-Market- und SMB-Kunden zu optimieren.
Verantwortlichkeiten:
- KPIs und Erfolgsmetriken definieren: Schlüsselmessgrößen für Projekte festlegen, um sicherzustellen, dass sie mit den Unternehmenszielen übereinstimmen und klare Erfolgsmessungen bieten.
- Strategische Empfehlungen: Umsetzbare Empfehlungen auf der Grundlage vielfältiger Datensätze und Geschäftswissen geben, auch wenn vollständige Daten nicht verfügbar sind, um strategische Entscheidungen zu unterstützen.
- Datenvisualisierungen: Komplexe Daten in klare, zugängliche Visualisierungen übersetzen, die den Stakeholdern helfen, wichtige Erkenntnisse zu verstehen und informierte Entscheidungen zu treffen.
- Experimentierung und A/B-Tests: A/B-Tests und andere Experimente entwerfen, durchführen und analysieren, um Erkenntnisse und Empfehlungen basierend auf Testergebnissen zur Optimierung von Geschäftsstrategien bereitzustellen.
- Prädiktive Analytik und Modellierung: Prädiktive Modelle und Methoden entwickeln, um Wachstumschancen zu entdecken und die langfristige Geschäftsplanung zu unterstützen.
- Selbstbedienungsanalytik ermöglichen: Standardisierte Metriken, Berichte und Dashboards definieren und implementieren. Mit Data Engineering zusammenarbeiten, um die Datenqualität sicherzustellen und die Echtzeitanalytik zu verbessern.
- AI/GenAI-Integration: Mit AI-Teams zusammenarbeiten, um AI/GenAI-Lösungen in Geschäftsprozesse zu integrieren und Effizienz sowie Innovation zu steigern.
- Bereichsübergreifende Zusammenarbeit: Mit Produkt-, Digital- und Kundensupportteams zusammenarbeiten, um Chancen zu identifizieren, datengestützte Strategien zu entwickeln und Entscheidungsprozesse zu beeinflussen.
Qualifikationen:
- 4+ Jahre Erfahrung in der Arbeit mit Produktanalytik, Webanalytik, Kundenserviceanalytik oder anderen Analysen zur Kundenerfahrung.
- Fortgeschrittene Kenntnisse in SQL, „Big Data“-Technologien (z.B. Redshift, Spark, Hive, BigQuery) und BI-Tools (z.B. Tableau, Qlik, Dash). Qlik-Zertifizierung ist ein großes Plus.
- Tiefe Expertise im Experimentdesign (A/B/n, Banditen, Painted-Door) und kausaler Inferenz (Propensity Score, DiD, Synthetic Control) mit strategischem Verständnis ihrer Anwendung.
- Verständnis von AI-nativen Architekturen und GenAI-Plattformen; in der Lage, die Auswirkungen auf Daten, Tests und Verhalten zu bewerten.
- Starkes Geschäftswissen und die Fähigkeit, Geschäftsstrategien in testbare Hypothesen und Lernagenden zu übersetzen.
- Starke Fähigkeiten im Geschichtenerzählen mit Daten, mit nachgewiesener Fähigkeit, schnell wirkungsvolle Visualisierungen zu erstellen, Erkenntnisse zu kommunizieren und Führungskräfte zu beeinflussen.
- Exzellente Kommunikations- und zwischenmenschliche Fähigkeiten, mit nachgewiesener Fähigkeit, Vertrauen aufzubauen und nahtlos über technische, geschäftliche und bereichsübergreifende Teams hinweg zusammenzuarbeiten.
- Komfortabel in einem schnelllebigen Umfeld und flexibel, um Prioritäten bei Bedarf zu ändern.
- Abschluss in Ingenieurwesen, Datenwissenschaft, Statistik, Mathematik, Informatik, Wirtschaft oder einem verwandten quantitativen Bereich; Master-Abschluss bevorzugt.
Intuit bietet ein wettbewerbsfähiges Vergütungspaket mit einem starken leistungsbasierten Belohnungsansatz. Diese Position ist berechtigt für einen Bargeldbonus, Eigenkapitalvergütungen und Leistungen, gemäß unseren geltenden Plänen und Programmen.
Senior Data Scientist Arbeitgeber: ATX Venture Partners
Intuit ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern in San Diego und Mountain View nicht nur ein wettbewerbsfähiges Gehalt, sondern auch eine Vielzahl von Vorteilen bietet, darunter leistungsbasierte Boni und Aktienoptionen. Die Unternehmenskultur fördert Innovation und Zusammenarbeit, während die Mitarbeiter durch kontinuierliche Weiterbildung und Entwicklungsmöglichkeiten wachsen können. Bei Intuit haben Sie die Möglichkeit, an bedeutenden Projekten zu arbeiten, die das Leben von Millionen von Menschen weltweit verbessern.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Senior Data Scientist erhalten könnten
✨Netzwerken, Netzwerken, Netzwerken!
Nutze LinkedIn und andere Plattformen, um mit Leuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Lass uns nicht vergessen, dass viele Jobs über persönliche Empfehlungen vergeben werden – also sei aktiv und knüpfe Kontakte!
✨Bereite dich auf das Vorstellungsgespräch vor
Mach dir Gedanken über mögliche Fragen und bereite Antworten vor, die deine Erfahrungen und Fähigkeiten als Data Scientist hervorheben. Wir sollten auch Beispiele für erfolgreiche Projekte parat haben, um unsere Expertise zu zeigen.
✨Zeige deine Leidenschaft für Daten
Sprich über deine Begeisterung für Daten und wie du sie nutzt, um Entscheidungen zu treffen. Lass uns auch darüber reden, wie du innovative Lösungen entwickelt hast, um Herausforderungen zu meistern – das wird Eindruck machen!
✨Bewirb dich direkt über unsere Website
Wenn du an einer Stelle interessiert bist, bewirb dich direkt über unsere Website. Das zeigt dein Interesse und gibt uns die Möglichkeit, dich besser kennenzulernen. Lass uns gemeinsam den nächsten Schritt gehen!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Senior Data Scientist mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Sei du selbst!:Wenn du deine Bewerbung schreibst, sei authentisch und zeige deine Persönlichkeit. Wir wollen wissen, wer du bist und was dich motiviert, also lass deine Leidenschaft für Daten und Technologie durchscheinen!
Klarheit ist der Schlüssel:Achte darauf, dass deine Bewerbung klar und strukturiert ist. Verwende einfache Sprache und vermeide Fachjargon, wenn es nicht nötig ist. Wir möchten, dass deine Ideen und Erfahrungen leicht verständlich sind.
Beziehe dich auf die Stellenbeschreibung:Schau dir die Anforderungen in der Stellenbeschreibung genau an und passe deine Bewerbung entsprechend an. Zeige uns, wie deine Fähigkeiten und Erfahrungen direkt zu den Aufgaben passen, die wir suchen.
Bewirb dich über unsere Website:Um sicherzustellen, dass deine Bewerbung die richtige Aufmerksamkeit erhält, bewirb dich direkt über unsere Website. So können wir deine Unterlagen schnell und effizient bearbeiten und dich besser kennenlernen!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei ATX Venture Partners vorbereitet
✨Verstehe die KPIs
Mach dich mit den wichtigsten Leistungsindikatoren (KPIs) vertraut, die für die Rolle des Senior Data Scientist relevant sind. Überlege dir, wie du diese KPIs in deinen bisherigen Projekten definiert und gemessen hast, um deine Erfahrungen während des Interviews zu verdeutlichen.
✨Datenvisualisierung meistern
Bereite einige Beispiele für Datenvisualisierungen vor, die du erstellt hast. Zeige, wie du komplexe Daten in verständliche Grafiken umgewandelt hast, um Stakeholder zu überzeugen. Das wird dir helfen, deine Fähigkeiten im Storytelling mit Daten zu demonstrieren.
✨Experimentelles Denken
Sei bereit, über deine Erfahrungen mit A/B-Tests und experimentellem Design zu sprechen. Erkläre, wie du Hypothesen aufgestellt und getestet hast, um strategische Entscheidungen zu unterstützen. Das zeigt, dass du einen datengestützten Ansatz verfolgst.
✨Cross-funktionale Zusammenarbeit
Denke an Beispiele, in denen du erfolgreich mit anderen Teams zusammengearbeitet hast, um datenbasierte Strategien zu entwickeln. Betone deine Kommunikationsfähigkeiten und wie du Vertrauen aufgebaut hast, um die Zusammenarbeit zu fördern.
