Auf einen Blick
- Aufgaben: Leite spannende Datenanalysen und experimentelle Frameworks für innovative Entscheidungen.
- Unternehmen: Bluefish, ein führendes AI-Marketing-Startup mit einem dynamischen Team.
- Vorteile: Flexibles Arbeiten, Karrierewachstum und die Möglichkeit, an der Spitze der AI-Technologie zu stehen.
- Weitere Informationen: Werde Teil eines kreativen Teams, das Herausforderungen im mar-tech Bereich meistert.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft des Marketings mit AI und mache einen echten Unterschied.
- Qualifikationen: Starke SQL- und Python-Kenntnisse sowie Erfahrung in Statistik und Experimenten.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Über die Position
Als Senior oder Staff Data Scientist mit Schwerpunkt auf Analytics sind Sie das statistische Rückgrat des Data Science-Teams von Bluefish. Sie sind verantwortlich für Experimentierung und kausale Inferenzrahmen, erstellen rigorose methodische Arbeiten und fungieren als zentrale Eskalationsstelle für datengestützte Entscheidungsfindung in der gesamten Organisation. Sie arbeiten eng mit Datenanalysten, angewandten Forschern und funktionsübergreifenden Stakeholdern — einschließlich Produkt, Marketingstrategie und -dienstleistungen sowie Betrieb — zusammen, um Erkenntnisse zu liefern, die Metriken zu verfestigen, die wir berichten, und die Fähigkeiten unserer Plattform zu vertiefen. Diese Rolle bietet eine Chance, die Datenwissenschaftspraktiken von Bluefish von Grund auf zu definieren, mit direktem Einfluss auf unsere internen Abläufe und die Analyseprodukte, die wir unseren Kunden liefern.
Was Sie tun werden:
- Experimentierung end-to-end übernehmen — A/B-Tests und andere Experimente entwerfen, durchführen und analysieren; statistische Signifikanzrahmen definieren
- Kausale Inferenzarbeit vorantreiben — Analysen leiten, die über Korrelation hinausgehen, um die Mechanismen hinter Produkt- und Kundenergebnissen zu verstehen
- Als Eskalationsstelle für Analytik fungieren — die Anlaufstelle in der Organisation sein, wenn Probleme tiefere statistische Rigorosität erfordern
- Methodologische Standards aufbauen und pflegen — statistische Methoden, die im Team verwendet werden, dokumentieren und überprüfen; analytische Qualität und Reproduzierbarkeit sicherstellen
- Forschung produzieren — interne Forschungspapiere, Benchmark-Studien und Methodologiedokumentationen verfassen; zu externen Analysen beitragen (z.B. vertikale Benchmarking, Stand der KI)
- Ad-hoc-Analysen unterstützen — auf Datenanfragen von RevOps, MSS, Betrieb und Führungskräften schnell reagieren und klare Narrative liefern
Qualifikationen:
- Starke SQL- und Python-Kenntnisse — Sie schreiben produktionsreife Abfragen und analytische Skripte
- Tiefe Statistikkenntnisse — Hypothesentests, Konfidenzintervalle, Power-Analyse, kausale Inferenz
- Umfangreiche Erfahrung in der Gestaltung und dem Betrieb von Experimentierframeworks in großem Maßstab
- Starke analytische und problemlösende Fähigkeiten, mit Erfahrung in Datenvorverarbeitung, Merkmalsengineering und Modellauswertung
- Geschäftssinn — Sie übersetzen analytische Ergebnisse in klare, umsetzbare Narrative für nicht-technische Stakeholder
- Exzellente Kommunikations- und Narrativfähigkeiten, mit der Fähigkeit, komplexe Methoden für Produkt-, Vertriebs- und Führungspublikum zu erklären
- Erfahrung mit LLM- oder KI-Produktdaten ist ein großer Vorteil
- Vertrautheit mit überwachten Lerntechniken (z.B. Regression, Klassifikation, Gradient Boosting) für prädiktive Analytikanwendungen
- Einblick in unüberwachte Lernmethoden (z.B. Clustering, Dimensionsreduktion) für Kundensegmentierung oder Verhaltensanalyse
- Einige Erfahrung in der Zusammenarbeit oder Unterstützung bei der Bereitstellung von ML-Modellen — Verständnis von Inferenzpipelines, Merkmalsspeichern oder Modellüberwachung
- Komfort beim Lesen und Interpretieren von NLP/ML-Forschungspapieren, um über methodologische Fortschritte, die für unsere Daten relevant sind, auf dem Laufenden zu bleiben
- Erfahrung mit BI-/Visualisierungstools (z.B. Looker, Omni, Tableau)
Über Bluefish
Bluefish glaubt, dass KI das nächste große Kapitel des Internets darstellt — und dass Verbraucher zunehmend KI nutzen werden, um Informationen und Medien online zu konsumieren. In diesem neuen KI-Internet benötigen Marken neue Werkzeuge und Technologien, um ihre Geschichten online zu erzählen, und ein neues Marketing-Ökosystem wird rund um KI geschaffen. Bluefish baut die Plattform, die Marken dabei hilft, Verbraucher über diesen neuen KI-Kanal zu erreichen, mit leistungsstarken Unternehmenswerkzeugen zur Verwaltung der KI-Markenintegrität und zur Ansprache von Verbrauchern mit durchdachten und personalisierten KI-Marketing-Erlebnissen.
Warum Bluefish & Unsere Werte
- Einzigartige Gelegenheit, am Anfang eines schnell wachsenden Startups teilzuhaben, das im Zentrum der KI arbeitet
- Herausfordernde und abstrakte Probleme angehen, während Sie die 300 Milliarden Dollar schwere Legacy-Martech-Branche disruptieren
- Erleben Sie ein echtes Meritokratie mit signifikanten Karrierewachstumschancen, während das Geschäft wächst
Unsere Werte:
- Nachgewiesene Hartnäckigkeit und Einfallsreichtum — Sie finden kreative Lösungen, passen sich schnell an und scheuen sich nicht, in einer schnelllebigen, sich entwickelnden Umgebung die Ärmel hochzukrempeln
- Durchdachter und strategischer Denker mit der Fähigkeit, Bedürfnisse vorherzusehen, die richtigen Fragen zu stellen und Erkenntnisse zu liefern, die echten Wert schaffen
- Nachgewiesene Fähigkeit zur Zusammenarbeit über Funktionen und Rollen hinweg, offene Kommunikation und gemeinsame Verantwortung für Ergebnisse zu fördern
- Engagement für Handwerkskunst — Sie sind stolz darauf, qualitativ hochwertige Arbeit zu leisten, achten auf die kleinen Details und behalten das große Ganze im Blick
- Eigenverantwortlicher Selbststarter mit proaktiver Denkweise und starkem Verantwortungsbewusstsein — in der Lage, Projekte unabhängig voranzutreiben, während Sie im Einklang mit den Zielen des Teams bleiben
- Komfort beim Navigieren in Unklarheiten und beim Erlernen neuer Werkzeuge, Prozesse oder Technologien, um die Arbeit zu erledigen
Senior/Staff Data Scientist, Analytics Arbeitgeber: Bluefish AI
Bluefish ist ein hervorragender Arbeitgeber, der Ihnen die Möglichkeit bietet, an der Spitze der KI-Marketingtechnologie zu arbeiten. Mit einem dynamischen Team von Branchenexperten und einer Kultur, die Kreativität und Eigenverantwortung fördert, können Sie Ihre Karriere in einem schnell wachsenden Start-up vorantreiben. Genießen Sie die Vorteile eines flexiblen Arbeitsumfelds, das auf Zusammenarbeit und persönlichem Wachstum basiert, während Sie bedeutende Beiträge zur Transformation der Marketinglandschaft leisten.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Senior/Staff Data Scientist, Analytics 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 Bluefish AI 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 Senior/Staff Data Scientist, Analytics 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 Senior/Staff Data Scientist, Analytics bei Bluefish AI gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Bluefish AI 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 Bluefish AI entscheidend sein!