Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickeln und analysieren Sie Metriken zur Nutzerakquise und -bindung sowie maschinelles Lernen für personalisierte Erfahrungen.
- Unternehmen: Grammarly ist ein innovatives Unternehmen, das Menschen hilft, überall zu schreiben und ihre Kommunikation zu verbessern.
- Vorteile: Umfassende Leistungen, einschließlich überlegener Gesundheitsversorgung, Unterstützung für Homeoffice und Freizeitstipendien.
- Weitere Informationen: Zusammenarbeit vor Ort für 2 Wochen pro Quartal, wenn nötig.
- Warum dieser Job: Einfluss auf die Produkt-Roadmap durch innovative Lösungen und datengestützte Entscheidungen.
- Qualifikationen: PhD oder Master in einem quantitativen Bereich und 6+ Jahre relevante Berufserfahrung erforderlich.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Um unsere ehrgeizigen Ziele zu erreichen, suchen wir einen talentierten Data Scientist, der unserem Wachstumsteam beitritt. Der ideale Kandidat versteht die Produktentwicklung gut und hat nachweisliche Erfahrung darin, Unternehmen beim Wachstum zu unterstützen. Er wird auch wissen, wie man strategische Chancen findet und nutzt, ein unterstützendes Teammitglied sein, das komplexe Daten einfach erklären kann, und kollaborativ daran arbeiten, ML-Lösungen zu entwickeln und Wachstum voranzutreiben.
Data Scientists bei Grammarly sind vertrauenswürdige Fachexperten, die neue Erkenntnisse gewinnen, um Produkt- und Wachstumsstrategien zu informieren. Unsere Data Scientists arbeiten mit Teams, die unsere Kernproduktmerkmale entwickeln, den Wert unseres Produkts für die Nutzer demonstrieren und Menschen befähigen, Grammarly überall dort zu nutzen, wo sie schreiben. Wir haben große Datensätze und suchen Personen mit starken technischen und analytischen Fähigkeiten, um komplexe Geschäftsprobleme zu lösen und Lösungen mit hoher Sichtbarkeit und Wirkung bereitzustellen.
Als Data Scientist im Bereich Wachstum werden Sie:
- Wichtige Kennzahlen entwickeln, überwachen und verfeinern, die die Benutzerakquise, Aktivierung, Bindung und Abwanderung verfolgen.
- Trends und Muster analysieren, um Erkenntnisse zu gewinnen, die Wachstumsstrategien und -initiativen vorantreiben.
- Maschinenlernmodelle entwickeln, um personalisierte Benutzererlebnisse zu fördern.
- Prädiktive Analysen nutzen, um Engagementstrategien anzupassen und die Zufriedenheit und Bindung über verschiedene Benutzersegmente hinweg zu verbessern.
- Eng mit den Marketing-, Produkt- und Engineering-Teams zusammenarbeiten, um A/B-Tests und andere Experimente zu entwerfen, durchzuführen und zu analysieren.
- Einblicke aus diesen Experimenten nutzen, um Strategien zur Benutzer- und Kleinunternehmerbindung zu unterstützen und den Trichter von Bewusstsein zu Loyalität zu optimieren.
- Mit der Datenengineering-Abteilung zusammenarbeiten, um Methoden zur Datenerfassung und -analyse zu verbessern, die sich auf Wachstumskennzahlen konzentrieren.
- Sicherstellen, dass die Dateninfrastruktur skalierbare Maßnahmen zur Förderung des Wachstums von Benutzer- und Kleinunternehmer-Einblicken unterstützt.
- Für die Nutzung von Daten in allen Aspekten der Wachstumsstrategien eintreten.
- Aufzeigen, wie datengestützte Entscheidungen die Benutzerakquise, Konversion und Bindung verbessern können, was zum Gesamterfolg des Unternehmens beiträgt.
- Datengetriebene Erkenntnisse identifizieren und nutzen, um neue Wachstumschancen für Grammarly zu entdecken.
- Fokussieren, mehr Benutzer und Kleinunternehmen mit dem Wert von Grammarly zu verbinden und direkt zur Benutzerbasis des Produkts beizutragen.
Wir suchen jemanden, der:
- Unsere EAGER-Werte verkörpert – ethisch, anpassungsfähig, zäh, empathisch und bemerkenswert.
- Von unseren MOVE-Prinzipien inspiriert ist, die der Leitfaden dafür sind, wie Dinge bei Grammarly erledigt werden: schnell handeln und schneller lernen, obsessiv darauf bedacht, Kundenwert zu schaffen, Einfluss über Aktivität zu schätzen und gesunde Meinungsverschiedenheiten, die auf Vertrauen basieren, zu akzeptieren.
- In der Lage ist, persönlich 2 Wochen pro Quartal zu kollaborieren und bei Bedarf zu dem Hub zu reisen, wo das Team ansässig ist.
- Ein PhD oder einen Masterabschluss in einem quantitativen Bereich bevorzugt hat.
- Über 6 Jahre relevante Berufserfahrung mit nachweislicher Erfolgsbilanz in der Anwendung von Methoden der Datenwissenschaft verfügt, die Auswirkungen haben.
- Fließend in SQL ist und starke Fähigkeiten in der Datenexploration und -manipulation hat.
- In Python, R oder einer ähnlichen Programmiersprache versiert ist.
- Erfahrung mit Maschinenlernen und Modellbildung hoch geschätzt wird.
- Festes Wissen über Versuchsdesign hat, einschließlich der Übersetzung von Geschäftsfragen in experimentelle Rahmenbedingungen und Messpläne sowie der Auswahl geeigneter statistischer Techniken für die Analyse.
- In der Lage ist, Experimente durchzuführen und die Ergebnisse effektiv an Stakeholder zu kommunizieren.
- Eine selbststartende Wachstumsmentalität und starke Kommunikationsfähigkeiten hat, technische Erkenntnisse in wirkungsvolle Geschäftsempfehlungen zu übersetzen.
- Ein kreativer Problemlöser ist, der Probleme auf ihre Kernelemente vereinfacht.
Unterstützung für Sie, beruflich und persönlich:
- Berufliches Wachstum: Wir stellen Menschen ein, denen wir vertrauen, und geben Teammitgliedern die Autonomie, ihre beste Arbeit zu leisten. Wir unterstützen auch die berufliche Entwicklung mit Schulungen, Coaching und regelmäßigem Feedback.
- Ein verbundenes Team: Grammarly baut ein Produkt, das Menschen hilft, sich zu verbinden, und wir wenden diese Denkweise auf unser eigenes Team an. Wir haben eine hochgradig kollaborative Kultur, die durch unsere EAGER-Werte unterstützt wird. Wir nehmen uns auch Zeit, um unsere Kollegen und Erfolge mit globalen, lokalen und teamspezifischen Veranstaltungen und Programmen zu feiern.
- Umfassende Vorteile: Grammarly bietet allen Teammitgliedern wettbewerbsfähige Vergütung sowie ein Leistungspaket, das überlegene Gesundheitsversorgung (einschließlich psychischer Gesundheitsleistungen) umfasst. Wir bieten auch Unterstützung beim Einrichten eines Homeoffice, großzügige und definierte Freizeit, Fitness- und Freizeitstipendien und mehr.
Bei Grammarly schätzen wir unsere Unterschiede und ermutigen alle zur Bewerbung. Grammarly ist ein Unternehmen, das Chancengleichheit bietet. Wir diskriminieren nicht aufgrund von Rasse oder ethnischer Herkunft, Religion oder Glauben, Geschlecht, Behinderung, sexueller Identität oder Alter.
Data Scientist, Growth (Monetization) Arbeitgeber: Grammarly
Grammarly bietet ein unterstützendes Umfeld mit Fokus auf berufliches Wachstum und Teamzusammenhalt. Die Mitarbeiter genießen umfassende Gesundheitsleistungen und Freizeitstipendien. Das Unternehmen fördert eine kollaborative Kultur, die durch die EAGER-Werte unterstützt wird.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Data Scientist, Growth (Monetization) erhalten könnten
✨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 Grammarly 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 Data Scientist, Growth (Monetization) 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 Data Scientist, Growth (Monetization) bei Grammarly gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Grammarly 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 Grammarly entscheidend sein!