Auf einen Blick
- Aufgaben: Leite Experimente und Analysen, um datengestützte Entscheidungen zu treffen.
- Unternehmen: Bluefish, ein innovatives Unternehmen im Bereich KI-Marketing.
- Vorteile: Flexibles Arbeiten, Karrierewachstum und die Möglichkeit, an spannenden Projekten zu arbeiten.
- Weitere Informationen: Werde Teil eines dynamischen Teams mit einer echten Meritokratie.
- Warum dieser Job: Gestalte die Datenwissenschaftspraxis von Grund auf und beeinflusse unsere Produkte direkt.
- Qualifikationen: Starke SQL- und Python-Kenntnisse sowie Erfahrung in der statistischen Analyse.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 55000 - 70000 € pro Jahr.
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 Experimentier- und Kausalitätsrahmen, erstellen rigorose methodische Arbeiten und fungieren als zentrale Anlaufstelle für datengestützte Entscheidungen 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 neu zu definieren, mit direktem Einfluss auf unsere internen Abläufe und die Analyseprodukte, die wir unseren Kunden liefern.
Die Rolle ist mit unserem Büro in Berlin verbunden, aber wir sind flexibel hinsichtlich hybrider oder remote Arbeit in Deutschland.
Was Sie tun werden:
- Experimentierung von Anfang bis Ende leiten — A/B-Tests und andere Experimente entwerfen, durchführen und analysieren; statistische Signifikanzrahmen definieren
- Kausalanalyse durchführen — Analysen leiten, die über Korrelationen hinausgehen, um die Mechanismen hinter Produkt- und Kundenergebnissen zu verstehen
- Als Anlaufstelle für Analytik fungieren — die erste Anlaufstelle in der Organisation sein, wenn Probleme tiefere statistische Genauigkeit erfordern
- Methodische 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 — Datenanfragen von RevOps, MSS, Betrieb und Führungskräften schnell und klar beantworten
Qualifikationen:
- Starke SQL- und Python-Kenntnisse — Sie schreiben produktionsreife Abfragen und analytische Skripte
- Tiefe Statistikkenntnisse — Hypothesentests, Konfidenzintervalle, Power-Analyse, Kausalität
- 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
- Ausgezeichnete Kommunikations- und Erzählfähigkeiten, 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 unüberwachtes Lernen (z.B. Clustering, Dimensionsreduktion) für Kundensegmentierung oder Verhaltensanalyse
- Einige Erfahrung in der Zusammenarbeit oder Unterstützung bei der Bereitstellung von ML-Modellen — Verständnis von Inferenzpipelines, Feature-Stores oder Modellüberwachung
- Komfort beim Lesen und Interpretieren von NLP/ML-Forschungspapieren, um über methodische Fortschritte, die für unsere Daten relevant sind, informiert 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 an Verbraucher online zu erzählen, und ein neues Marketing-Ökosystem wird rund um KI geschaffen. Bluefish baut die Plattform, die Marken 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.
Das Team von Bluefish ist eine enge Gruppe von Branchenveteranen aus dem Mar-Tech-Bereich, die zuvor geholfen haben, grundlegende Ad-Tech-Plattformen aufzubauen, die jetzt im Besitz von Meta und Microsoft sind. Bluefish, die führende KI-Marketingplattform für die Fortune 500, hat kürzlich eine Wachstumsfinanzierung der Serie B in Höhe von 43 Millionen US-Dollar angekündigt, die gemeinsam von Threshold Ventures und NEA geleitet wurde, mit Beteiligung mehrerer Unternehmensinvestoren, darunter Amex Ventures, TIAA Ventures, Salesforce Ventures und Bloomberg Beta. Wir sind ein global verteiltes Team, mit Geschäftsbetrieb in New York City und Engineering in Europa und New York.
Warum Bluefish & unsere Werte:
- Einzigartige Gelegenheit, am Anfang eines schnell wachsenden Startups zu arbeiten, das im Zentrum von KI baut
- Herausfordernde und abstrakte Probleme angehen, während wir die 300 Milliarden Dollar schwere Legacy-Martech-Branche disruptieren
- Teil eines erfahrenen, leistungsstarken Teams sein, in dem Sie sofortige Verantwortung und Einfluss haben
- Eine echte Meritokratie erleben mit signifikanten Karrierewachstumschancen, während das Geschäft skaliert
Unsere Werte:
- Nachgewiesene Entschlossenheit und Einfallsreichtum — Sie finden kreative Lösungen, passen sich schnell an und scheuen sich nicht, in einem schnelllebigen, sich entwickelnden Umfeld 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
- Selbststarter mit proaktivem Mindset und starkem Verantwortungsbewusstsein — in der Lage, Projekte unabhängig voranzutreiben, während Sie im Einklang mit den Zielen des Teams bleiben
- Komfortabel im Umgang mit Unklarheiten und beim Erlernen neuer Werkzeuge, Prozesse oder Technologien, um die Arbeit zu erledigen
Senior/Staff Data Scientist, Analytics Arbeitgeber: Bluefishai
Als Arbeitgeber in Berlin bieten wir Ihnen die Möglichkeit, an der Spitze der Marketing- und Werbetechnologien zu arbeiten. Unsere Unternehmenskultur fördert Innovation und Zusammenarbeit, während wir flexible Arbeitsmodelle, einschließlich hybrider und remote Optionen, unterstützen. Zudem legen wir großen Wert auf die persönliche und berufliche Weiterentwicklung unserer Mitarbeiter, sodass Sie nicht nur Ihre Fähigkeiten als Senior AI Engineer weiter ausbauen, sondern auch aktiv zur Gestaltung zukunftsweisender Lösungen beitragen können.
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 Bluefishai 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 Bluefishai gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Bluefishai 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 Bluefishai entscheidend sein!
