Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle innovative Modelle zur Optimierung von Marketingentscheidungen und integriere sie in unsere Technologieplattform.
- Unternehmen: Führendes Unternehmen im Bereich Marketingtechnologie mit einem dynamischen Team.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, flexible Arbeitszeiten, Weiterbildungsmöglichkeiten und ein kreatives Arbeitsumfeld.
- Weitere Informationen: Wachstumsorientiertes Umfeld mit der Möglichkeit, an spannenden Projekten zu arbeiten.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft des Marketings mit fortschrittlichen Datenanalysen und echten Auswirkungen.
- Qualifikationen: Erfahrung in der Datenanalyse, Marketingmethoden und starke Python-Kenntnisse erforderlich.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Verantwortlichkeiten
- Sie erstellen moderne Modelle und Lösungen zur Verbesserung und Optimierung der Entscheidungsprozesse im Marketing und integrieren diese nahtlos in unsere marktführende Technologieplattform.
- Sie bewerten die Effektivität unserer Marketinginitiativen durch den Einsatz fortschrittlicher Techniken wie Attributionsanalysen, Inkrementalitätstests und Media Mix Modeling und übersetzen die gewonnenen Erkenntnisse in umsetzbare Strategien zur Steuerung unserer Marketingbudgetverteilung.
- Sie nutzen Ihre Expertise im Umgang mit umfangreichen Datensätzen, um umfassende Analysen von Anfang bis Ende durchzuführen, einschließlich Datenvorbereitung, Modelltraining und gründlicher Evaluierung.
- Sie sind verantwortlich für die Verbesserung und Förderung von Best Practices und wissenschaftlichen Modellen für maschinelles Lernen, fortgeschrittene Statistik und prädiktives Modellieren innerhalb des Teams.
- Sie treten einem dynamischen Data Science-Team bei und arbeiten eng mit einer talentierten Gruppe von Data Engineers, Analytics Engineers und Data Analysts zusammen, die vielfältige Erfahrungen und Fähigkeiten einbringen. Gemeinsam werden wir den Erfolg von Emmas Marketingaktivitäten vorantreiben.
Qualifikationen
- Sie haben Erfahrung in der Zusammenarbeit mit Geschäftspartnern (einschließlich der Erfassung und Übersetzung von Geschäftsanforderungen in technische Lösungen sowie der Erklärung technischer Konzepte an ein nicht-technisches Publikum).
- Idealerweise haben Sie praktische Erfahrung mit Methoden zur Marketingmessung, insbesondere Media Mix Modeling (MMM) und Multi-Touch-Attribution (MTA), einschließlich Modellgestaltung, Kalibrierung und der Übersetzung von Ergebnissen in umsetzbare Investitionsempfehlungen.
- Sie haben einen akademischen Abschluss (Master oder PhD) in Informatik, angewandter Mathematik, Datenwissenschaft, Statistik oder verwandten Bereichen.
- Sie verfügen über umfangreiche Erfahrung mit Python und dessen gängigen Bibliotheken für maschinelles Lernen (z. B. sklearn, Tensorflow/PyTorch).
- Sie haben Erfahrung mit Cloud-Diensten (z. B. AWS), MLOps und Versionskontrolle.
- Idealerweise haben Sie praktische Erfahrung in der Bereitstellung, Wartung und Aktualisierung von Modellen in der Produktion.
- Sie haben fundierte und nachweisbare Kenntnisse in Techniken und Algorithmen des maschinellen Lernens.
- Sie verfügen über ausgezeichnete schriftliche und mündliche Kommunikationsfähigkeiten.
- Sie haben mindestens 3 Jahre Erfahrung als Data Scientist in einem industriellen Umfeld.
Senior Data Scientist (Marketing Intelligence, Fixed-Term) Arbeitgeber: Emma Sleep
Als Senior Data Scientist bei uns erwartet Sie eine inspirierende Arbeitsumgebung, in der Innovation und Teamarbeit großgeschrieben werden. Wir bieten Ihnen nicht nur die Möglichkeit, an spannenden Projekten zu arbeiten und Ihre Fähigkeiten in einem dynamischen Team weiterzuentwickeln, sondern auch attraktive Benefits wie flexible Arbeitszeiten und Weiterbildungsmöglichkeiten. Unsere Unternehmenskultur fördert Kreativität und den Austausch von Ideen, sodass Sie aktiv zur Weiterentwicklung unserer marktführenden Technologieplattform beitragen können.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Senior Data Scientist (Marketing Intelligence, Fixed-Term) erhalten könnten
✨Zeig dein Können in Data Science Wettbewerben!
Nimm an Wettbewerben wie Kaggle oder DrivenData teil. Dort kannst du deine Fähigkeiten in der Datenanalyse und im maschinellen Lernen unter Beweis stellen, was dir nicht nur praktische Erfahrungen bietet, sondern auch deine Sichtbarkeit in der Branche erhöht.
✨Nutze lokale Data Science Meetups!
Schau dir lokale Meetups und Networking-Events an, die sich auf Data Science fokussieren. Dort kannst du Gleichgesinnte treffen, dein Netzwerk erweitern und möglicherweise Kontakte knüpfen, die dir zu einem befristeten Job helfen könnten.
✨Hebe deine Projekte hervor!
Wenn du bereits an Projekten gearbeitet hast, sei es im Studium oder privat, präsentiere sie auf Plattformen wie GitHub. Das zeigt zukünftigen Arbeitgebern nicht nur dein Können, sondern auch deine Leidenschaft für Data Science.
✨Bewerbungen über unsere Website!
Vergiss nicht, dich direkt über unsere Website bei Emma Sleep zu bewerben! Dort hast du die besten Chancen, gesehen zu werden und wir freuen uns immer über neue Talente in unserem Team.
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Senior Data Scientist (Marketing Intelligence, Fixed-Term) mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Daten, Daten, Daten!:In der Datenwissenschaft kommt es darauf an, wie gut du mit Daten umgehst. Vergiss nicht, in deinem Lebenslauf Projekte oder Arbeiten zu erwähnen, bei denen du Daten analysiert oder Modelle entwickelt hast. Verwende auch spezifische Tools oder Programmiersprachen, die du bereits benutzt hast, wie Python oder R – das beeindruckt sicher!
Zeig uns deinen Code!:Wenn du ein paar coole Projekte oder Forschungsarbeiten hast, vielleicht sogar auf GitHub, wäre jetzt der perfekte Moment, das zu zeigen! Gerade bei einer befristeten Stelle ist es wichtig, dass du einen Nachweis über deine Fähigkeiten liefern kannst. Ein Portfolio oder Links zu deinen Arbeiten machen einen riesigen Unterschied.
Begeisterung ist der Schlüssel!:In deinem Anschreiben kannst du zeigen, wie sehr du für den Job brennst. Erkläre, warum du dich für die befristete Stelle bei Emma Sleep interessierst, und was du in dieser Zeit lernen und beitragen möchtest. Das zeigt nicht nur deine Motivation, sondern auch, dass du dir Gedanken über das Team und das Unternehmen gemacht hast.
Klar kommunizieren!:Datenwissenschaftler müssen oft ihre Ergebnisse einfach und klar kommunizieren. Achte darauf, dass dein Anschreiben und Lebenslauf strukturiert und übersichtlich sind. Das hilft nicht nur dir, sondern zeigt auch Emma Sleep, dass du in der Lage bist, komplexe Informationen verständlich zu präsentieren.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Emma Sleep vorbereitet
✨Mach dich mit den wichtigsten Tools vertraut
Im Data-Science-Bereich sind Kenntnisse in Tools wie Python, R und SQL absolut entscheidend. Sei bereit, während des Interviews konkrete technische Fragen zu diesen Tools zu beantworten oder sogar kleine Aufgaben zu lösen. Zeig, dass du die Funktionsweise dieser Technologien wirklich verstehst und anwenden kannst.
✨Präsentation deiner Projekte
Da es sich um eine befristete Stelle handelt, solltest du dein Portfolio oder deine bisherigen Projekte gut im Blick haben. Bereite eine kurze Präsentation deiner Arbeit vor – gehe auf die Problemstellung, deine Herangehensweise und die Ergebnisse ein. Zeig, was du gelernt hast und wie du dieses Wissen in die neue Rolle einbringen kannst.
✨Verstehe die Daten, die du analysierst
Interviewer im Bereich Data Science wollen oft überprüfen, wie gut du die verschiedenen Datentypen und deren Anwendung verstehst. Sei darauf vorbereitet, Szenarien zu diskutieren, in denen du bestimmte Datenquellen analysiert oder bereinigt hast. Das zeigt nicht nur technisches Know-how, sondern auch analytisches Denken.
✨Fragen zur Teamarbeit und Projekterfahrung
Befristete Stellen bedeuten oft, dass du in einem dynamischen Team arbeiten wirst. Sei bereit, Fragen zu deiner Teamarbeit und deinen Erfahrungen in Projekten zu beantworten. Erzähl, wie du Herausforderungen in der Zusammenarbeit gemeistert hast und welche Rolle du im Team übernommen hast.
