Data Scientist Sales Data Hub (gn) full-time / part-time (hybrid)

Data Scientist Sales Data Hub (gn) full-time / part-time (hybrid)

Ratingen Vollzeit 45000 - 65000 € / Jahr (geschätzt) Homeoffice (teilweise)
DKV Euro Service GmbH + Co.KG

Auf einen Blick

  • Aufgaben: Entwickle und optimiere Datenmodelle für Verkaufsprognosen und Analysen.
  • Unternehmen: Führende europäische B2B-Plattform für mobile Zahlungslösungen.
  • Vorteile: Flexible Arbeitszeiten, hybrides Arbeiten und ein dynamisches Team.
  • Weitere Informationen: Vielfältige Kultur und hervorragende Entwicklungsmöglichkeiten.
  • Warum dieser Job: Gestalte die Mobilität der Zukunft mit innovativen Datenlösungen.
  • Qualifikationen: Erfahrung in Data Science, Python, SQL und Cloud-Plattformen.

Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 45000 - 65000 € pro Jahr.

Ihre Aufgabe bei DKV Mobility? Als Teil einer führenden europäischen B2B-Plattform für Zahlungslösungen unterwegs arbeiten Sie in einem spannenden Umfeld. Unsere Aufgaben sind durch unser Ziel definiert: Den Übergang zu einer effizienten und nachhaltigen Zukunft der Mobilität voranzutreiben. Wir bieten Ihnen zahlreiche Möglichkeiten, die Mobilität von morgen in einem dynamischen und agilen Umfeld mitzugestalten. Unsere rund 2.700 Mitarbeiter in ganz Europa sind durch eine gemeinsame Leidenschaft vereint: Jeden Tag ihr Bestes für unsere Kunden in mehr als 50 Ländern zu geben. Treu unserem Anspruch: Sie fahren, wir kümmern uns. Werden Sie Teil unseres vielfältigen, engagierten und einzigartigen Teams!

Was Sie erwarten können:

  • Sie wenden statistische und maschinelle Lernmodelle an und entwickeln diese kontinuierlich weiter, einschließlich Regressionsmodellen, Zeitreihenanalysen, Klassifikation und Clustering, um vertriebsbezogene Anwendungsfälle wie Pipeline-Prognosen, Abwanderungsvorhersagen und Lead-Scoring zu adressieren.
  • Sie entwerfen, entwickeln und verantworten eigenständig Datenwissenschafts- und KI-Lösungen in Python und SQL auf Azure und Snowflake, die den gesamten Lebenszyklus vom Proof of Concept bis zu produktiven Modellen im Vertrieb abdecken.
  • Sie erstellen neue Analysen basierend auf großen Verkaufsdatensätzen und leiten klare, umsetzbare Empfehlungen für Vertriebsstakeholder ab.
  • Sie arbeiten eng mit Dateningenieuren und Datenanalysten an der fortlaufenden Entwicklung von KPIs, Dashboards und Reporting-Lösungen zusammen.
  • Sie übersetzen komplexe analytische Ergebnisse in maßgeschneiderte, zielgruppengerechte Datenstorytelling.
  • Sie unterstützen aktiv die Sicherstellung der Datenqualität und die Validierung von Modellinputs in enger Abstimmung mit der Datenverwaltung.
  • Sie identifizieren proaktiv Optimierungspotenziale und neue KI- und Analyseanwendungsfälle im Vertriebsumfeld.

Was Sie auszeichnet:

  • Sie bringen fundierte Erfahrung in der Datenwissenschaft und fortgeschrittenen Analytik mit, insbesondere mit Regressions-, Klassifikations- und Zeitreihenmodellen sowie ML- und KI-Algorithmen.
  • Sie haben sehr starke Fähigkeiten in Python und SQL und praktische Erfahrung mit Cloud-Plattformen wie Azure und Snowflake.
  • Sie haben ein gutes Verständnis für Vertriebsprozesse, CRM-Daten und wichtige Vertriebs-KPIs.
  • Sie sind erfahren darin, Proof-of-Concept-Modelle in produktive, skalierbare Lösungen zu überführen.
  • Sie können komplexe Modellierungsergebnisse klar und effektiv durch zielgruppengerechtes Datenstorytelling kommunizieren.
  • Sie zeigen starkes analytisches und strukturiertes Denken, kombiniert mit einem hohen Maß an Eigeninitiative.
  • Sie kommunizieren selbstbewusst und effektiv sowohl mit Vertriebs- als auch mit technischen Stakeholdern.
  • Sie arbeiten unabhängig und zuverlässig, mit einem starken Fokus auf Ausführung und Ergebnisse.
  • Sie sprechen fließend Deutsch und Englisch.

Wir freuen uns auf Ihre Bewerbung und auf Bewerber, die unsere vielfältige Kultur bereichern! Unabhängig von Alter, Geschlecht, Herkunft und sexueller Identität und Orientierung. Schwerbehinderte Bewerber werden bei gleicher Qualifikation bevorzugt. Diese Position kann in Vollzeit oder Teilzeit (min. 30h/Woche) sein. DKV Mobility sucht die besten Talente und weiß, dass diese nicht immer in Vollzeit verfügbar sind. Viele unserer Mitarbeiter arbeiten Teilzeit oder in flexiblen Arbeitsmodellen. Bitte sprechen Sie während des Bewerbungsprozesses mit uns über die Flexibilität, die Sie benötigen.

Data Scientist Sales Data Hub (gn) full-time / part-time (hybrid) Arbeitgeber: DKV Euro Service GmbH + Co.KG

DKV Mobility ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern die Möglichkeit bietet, in einem dynamischen und agilen Umfeld an der Mobilität von morgen zu arbeiten. Mit flexiblen Arbeitsmodellen, einer starken Unternehmenskultur und zahlreichen Entwicklungsmöglichkeiten fördert DKV Mobility die persönliche und berufliche Entfaltung seiner rund 2.700 Mitarbeiter in ganz Europa. Hier haben Sie die Chance, Ihre Fähigkeiten im Bereich Data Science einzubringen und aktiv zur nachhaltigen Zukunft der Mobilität beizutragen.

DKV Euro Service GmbH + Co.KG

Kontaktdaten:

DKV Euro Service GmbH + Co.KG Recruiting-Team

StudySmarter Expertenrat🤫

Wir sind der Meinung, dass Sie so Data Scientist Sales Data Hub (gn) full-time / part-time (hybrid) erhalten könnten

Tip Nummer 1

Nutze dein Netzwerk! Sprich mit Leuten, die in der Branche arbeiten oder bei DKV Mobility sind. Oft gibt es ungeschriebene Stellen oder Empfehlungen, die dir einen Vorteil verschaffen können.

Tip Nummer 2

Bereite dich auf das Vorstellungsgespräch vor, indem du typische Fragen zu Datenanalyse und Machine Learning durchgehst. Zeige, dass du nicht nur die Theorie beherrschst, sondern auch praktische Lösungen anbieten kannst.

Tip Nummer 3

Sei bereit, deine Projekte und Erfahrungen zu präsentieren. Erstelle eine kurze, prägnante Präsentation über deine bisherigen Erfolge im Bereich Data Science, um deine Fähigkeiten zu demonstrieren.

Tip Nummer 4

Bewirb dich direkt über unsere Website! Das zeigt dein Interesse und Engagement für DKV Mobility. Außerdem hast du so die Möglichkeit, dich von anderen Bewerbungen abzuheben.

Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Data Scientist Sales Data Hub (gn) full-time / part-time (hybrid) mit Bravour zu bestehen

Statistische Modelle
Maschinelles Lernen
Regression
Zeitreihenanalysen
Klassifikation
Clustering
Python

Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡

Sei authentisch!:Zeig uns, wer du wirklich bist! Deine Persönlichkeit und Leidenschaft für Data Science sollten in deiner Bewerbung klar rüberkommen. Lass uns wissen, warum du dich für diese Position interessierst und was dich motiviert.

Betone deine Skills!:Stell sicher, dass du deine Erfahrungen mit Python, SQL und Cloud-Plattformen wie Azure und Snowflake hervorhebst. Wir suchen nach jemandem, der die technischen Fähigkeiten hat, um unsere Datenprojekte voranzutreiben!

Verstehe den Kontext!:Mach dich mit unseren Verkaufsprozessen und KPIs vertraut. Wenn du verstehst, wie deine Analysen den Verkaufsprozess unterstützen können, wird das deine Bewerbung stärken und uns zeigen, dass du die richtige Person für den Job bist.

Bewirb dich über unsere Website!:Wir empfehlen dir, deine Bewerbung direkt über unsere Website einzureichen. So stellst du sicher, dass sie schnell und effizient bei uns ankommt. Wir freuen uns darauf, von dir zu hören!

Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei DKV Euro Service GmbH + Co.KG vorbereitet

Verstehe die Rolle und das Unternehmen

Mach dich mit der Position des Data Scientist im Sales Data Hub vertraut. Informiere dich über DKV Mobility, ihre Ziele und wie sie die Mobilität der Zukunft gestalten. Zeige im Interview, dass du die Mission des Unternehmens verstehst und wie deine Fähigkeiten dazu beitragen können.

Bereite konkrete Beispiele vor

Denke an spezifische Projekte oder Erfahrungen, in denen du statistische Modelle oder Machine Learning eingesetzt hast. Sei bereit, diese Beispiele zu erläutern und zu zeigen, wie du Herausforderungen gemeistert hast, insbesondere in Bezug auf Verkaufsdaten und KPIs.

Kommuniziere klar und zielgerichtet

Da du komplexe analytische Ergebnisse präsentieren musst, übe, wie du diese verständlich und ansprechend kommunizieren kannst. Nutze Datenstorytelling-Techniken, um deine Ergebnisse so zu präsentieren, dass sie für verschiedene Stakeholder relevant sind.

Frage nach den nächsten Schritten

Am Ende des Interviews solltest du Fragen stellen, um dein Interesse zu zeigen. Frage nach den Herausforderungen, die das Team aktuell hat, oder nach den nächsten Schritten im Auswahlprozess. Das zeigt, dass du proaktiv bist und wirklich an der Position interessiert bist.