Senior Data Scientist, Marketing (d/f/m)

Unsere Geschichte: Jedes Jahr haben Millionen von Menschen Angst, ihre Steuern zu erklären, oder geben ganz auf ihre Steuererstattung. Wir arbeiten daran, das zu ändern. Unsere intuitive App ermöglicht es jedem, unabhängig von Bildung oder Hintergrund, seine Steuern mit neuem Selbstvertrauen zu erklären. Das Team der Taxfix Group, verteilt über Deutschland, Spanien und das Vereinigte Königreich, ist eine mitfühlende Gruppe von Problemlösern. Wir sprechen offen unsere Meinung aus und mit über 400 Fachleuten, darunter Steuerexperten, Entwickler und IT-Sicherheitsexperten, sind wir reich an Ideen und Stimmen. Die Gruppe hat seit ihrer Gründung im Jahr 2016 mehr als 3,5 Milliarden Euro an Steuererstattungen für ihre Kunden ermöglicht.

Warum diese Rolle, warum jetzt? Unsere Dateninfrastruktur und Marketinggrundlagen sind bereits vorhanden. Wir verwalten ein großes Marketingbudget über wettbewerbsfähige digitale Kanäle und unsere Stakeholder sind datengetrieben - sie führen Experimente durch und tauchen selbst in die Daten ein. Was fehlt, ist die rigorose wissenschaftliche Schicht, die Attribution, MMM und Inkrementalitätstests in ein kohärentes, automatisiertes Messrahmenwerk verbindet. Sie werden diesen Aufbau übernehmen.

Ihre Herausforderung: Treten Sie unserem Marketing-Analytics-Team als Senior Data Scientist bei, wo Ihre Mission darin besteht, die Mess- und Modellierungsfähigkeit aufzubauen, die entscheidet, wie wir wachsen. Sie werden dafür verantwortlich sein, wie Taxfix Marketing ursächlich misst und dies in Produktionsmodelle umsetzt, die direkt CLV, CAC und Umsatz beeinflussen. Ihr Ergebnis ist eine dauerhafte Messinfrastruktur und Modelle, auf die die Teams für Wachstumsmarketing, CRM und MarTech täglich angewiesen sind, um effizient in wettbewerbsintensiven Märkten zu skalieren.

Ihre Verantwortlichkeiten und Entscheidungen:

• Entwerfen und Durchführen von Experimenten als Disziplin. Geo-Tests und Inkrementalitätsstudien sind Ihr primäres Instrument zur Feststellung, was tatsächlich Wachstum antreibt.
• Fortschritt unserer Steuerungsmechanismen (Regression, Bayessche Inferenz, kausale Inferenz) und Umwandlung offener Budgetfragen in einen klaren Entscheidungsrahmen, der CLV erhöht und CAC reduziert.
• Besitzen und Weiterentwickeln unseres Marketing-Messstacks (Attribution, MMM, Inkrementalitätstests, Markenverfolgung) und Festlegung des Standards, den die Marketingorganisation zur Entscheidungsfindung über Budget, Kanalmix und Kundenbindung verwendet.
• Erstellen von produktionsreifen Modellen (CLV, Nachfrageprognose), die live Entscheidungen wie Budgetzuweisung und Kanalmix speisen - keine einmaligen Analysen.
• Überzeugende Kommunikation der Ergebnisse an technische und nicht-technische Stakeholder und Förderung der Akzeptanz von Empfehlungen im gesamten Marketing.
• Einbringen von KI-nativen Analyse-Workflows (agentische Datenexploration, LLM-unterstützte kausale Analyse) in die tägliche Praxis des Teams.

Ihr Profil:

Must have:

• 5+ Jahre Erfahrung in Data Science oder Analytics, idealerweise mit Bezug zu Marketing oder Wachstumszusammenhängen.
• Starke statistische und kausale Inferenzgrundlagen: Regression, Bayessche Methoden und insbesondere Inkrementalitätstests.
• Sie können einen Test von Grund auf entwerfen: Wählen Sie die Einheit der Randomisierung, denken Sie über Power und minimal nachweisbare Effekte nach und verteidigen Sie die Laufzeit mit mehr als nur Intuition.
• Tiefes Verständnis der Marketingattribution - nicht nur der Kanalmechanik.
• Fortgeschrittene SQL- und Python-Kenntnisse; sicher im Umgang mit spärlichen, hochdimensionalen Werbedaten.
• Praktische Erfahrung mit KI-gesteuerten Workflows: Prototyping mit LLMs, Automatisierung von Pipelines oder KI-unterstützten IDEs.
• Proaktiv und ergebnisorientiert - jemand, der ein Projekt aufnimmt und es vollständig vorantreibt, von der Datenpipeline bis zur Geschäftsempfehlung.

Nice to have:

• Erfahrung mit Marketing Mix Modelling (MMM).
• Erfahrung im maschinellen Lernen (Klassifikation, Clustering, Prognose, CLV-Vorhersage) - starker Pluspunkt, kein Ausschlusskriterium.
• Dbt für Datenmodellierung.
• Vertrautheit mit BI-Tools wie Looker.

Soft Skills, die wir suchen:

• Eigenverantwortung und Proaktivität - jemand, der neue Projekte vorschlägt und den Umfang erweitert, nicht nur zugewiesene Aufgaben ausführt.
• Fähigkeit, schnell in unbekannten Bereichen zu ideieren und zu lernen.
• Starke Stakeholder-Management- und Kommunikationsfähigkeiten - in der Lage, technische Ergebnisse und Geschäftsentscheidungen sowohl für Analysten als auch für Führungskräfte zu verbinden.

Das Team: Sie werden einem kleinen, hochwirksamen Team beitreten: ein Senior Data Scientist, ein Mid-Level Data Scientist, ein Analytics Engineer und der einstellende Manager. Kleines Team, großes Mandat.

Warum Taxfix? Eine Chance, sinnvolle, menschenzentrierte Arbeit mit einem internationalen Team leidenschaftlicher Fachleute zu leisten. Ganzheitliches Wohlbefinden mit kostenlosen Sitzungen zur psychischen Gesundheit und Yoga. Ein monatliches Budget für eine umfangreiche Palette von Dienstleistungen, die Sie flexibel nutzen und übertragen können. Mitarbeiteraktienoptionen für alle Mitarbeiter - denn jeder sollte von dem Erfolg profitieren, den er mitgestaltet. 30 Urlaubstage pro Jahr und flexible Arbeitszeiten. Arbeiten Sie bis zu sechs Wochen im Jahr im Ausland. Viele Gelegenheiten, sich als Team zu sozialisieren. Kostenlose Unterstützung bei der Steuererklärung durch die Taxfix-App und interne Unterstützung für alle persönlichen steuerlichen Fragen. Hunde sind im Büro willkommen.

Wir glauben, dass unglaubliche Dinge geschehen, wenn man eine Fülle von Perspektiven und Erfahrungen hat. Wir setzen uns stolz für Chancengleichheit und Entwicklungsmöglichkeiten ein, unabhängig von Geschlecht, Rasse, Religion, Alter, sexueller Orientierung, Hautfarbe, Behinderung oder Herkunft. Um mögliche unbewusste Vorurteile zu mindern, bitten wir Sie, Ihr Bild, Alter oder Ihren Familienstand nicht in Ihren Lebenslauf aufzunehmen. Lassen Sie Ihre Erfahrungen für sich sprechen.