Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle innovative Predictive Models und optimiere die Customer Journey im E-Commerce.
- Unternehmen: Führender Anbieter im Bereich Live Commerce mit spannenden Shopping-Erlebnissen.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, flexible Arbeitszeiten und Entwicklungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Dynamisches Team mit Fokus auf Innovation und Wachstum.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft des Shoppings mit modernster Data Science und Machine Learning.
- Qualifikationen: Abgeschlossenes Studium in Data Science oder verwandten Bereichen und Erfahrung in Python oder R.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 57150 - 69850 € pro Jahr.
Wir sind ein führender Anbieter in Europa im Bereich Live Commerce und bieten als Medienplattform die unterhaltsamste Form des Shoppings. Mit unserem kuratierten Produktsortiment aus den Bereichen Fashion, Schmuck, Beauty, Wellness, Haushalt sowie Home & Living begeistern wir täglich eine Vielzahl Zuschauer:innen, Fans und Follower auf allen Kanälen: im TV, im Onlineshop und in den sozialen Medien. Durch die vernetzte Inszenierung von Lifestyle-Themen und Markenwelten sind wir Innovationstreiber für kanalübergreifendes Shopping-Entertainment. Die Kund:innen entscheiden, wann und wo sie bei HSE shoppen.
Was Dich erwartet:
- Du entwickelst innovative Predictive Models und Customer Behavior Analytics, um die Customer Journey in unserem dynamischen E-Commerce- und TV-Shopping-Umfeld zu optimieren.
- Du arbeitest mit modernen Machine-Learning-Algorithmen in Python und R, führst statistische Analysen durch und erstellst Feature Engineering für komplexe Kundendatenmodelle.
- Du implementierst A/B-Testing-Frameworks, Causal-Inference-Methoden und statistische Modelle, um den Business Impact und Muster im Kundenverhalten zu validieren.Du optimierst Customer Analytics zur Steigerung des Customer Lifetime Value, zur Verbesserung der Retention und zur Maximierung der Conversion durch fortgeschrittene Data-Science-Methoden.
- Du erstellst prädiktive, inferenzielle und präskriptive Modelle auf Basis diagnostischer Modellierungsansätze, um Kundenverhalten und Geschäftsergebnisse zu erklären und vorherzusagen.
- Du übersetzt Modelloutputs in messbare Business-Maßnahmen und arbeitest dabei eng mit Marketing- und Produktteams zusammen.
- Du arbeitest eng mit Engineering-Teams zusammen, um Predictive-Analytics-Modelle in produktive Business-Intelligence-Systeme zu integrieren und skalierbare, datengetriebene Lösungen zu entwickeln.
Was Du mitbringst:
- Du hast ein erfolgreich abgeschlossenes Studium in Data Science, Statistik, Informatik, Wirtschaftsinformatik oder eine vergleichbare quantitative Ausbildung mit starkem Machine-Learning-Fokus.
- Du bringst fundierte Erfahrung in statistischer Analyse mit Python oder R sowie in Supervised- und Unsupervised-Learning-Methoden für Predictive Modeling im Bereich Customer Behavior mit.
- Du verfügst über praktische Expertise in Feature Engineering, Model Evaluation, Performance Validation und kennst moderne Machine-Learning-Libraries wie scikit-learn, pandas und statsmodels.
- Du hast nachweisbare Erfahrung mit produktiven Machine-Learning-Modellen, Customer Analytics und datengetriebener Entscheidungsfindung, idealerweise im E-Commerce- oder Retail-Umfeld.
- Du zeigst starkes analytisches Denkvermögen in den Bereichen Customer Intelligence, Retention Analytics und LTV Optimization sowie Erfahrung mit Experimentation Frameworks.
- Du sprichst fließend Englisch und idealerweise Deutsch, arbeitest lösungsorientiert in agilen Data-Science-Teams und hast Freude daran, komplexe statistische Analysen in messbaren Business Impact zu übersetzen.
Wir freuen uns auf Deine Bewerbung.
Stellenangebot Expert Data Science (m/w/d) bei Home Shopping Europe GmbH Jobportal Arbeitgeber: Home Shopping Europe
Home Shopping Europe GmbH ist ein herausragender Arbeitgeber, der innovative Talente im Bereich Data Science sucht. Mit einem dynamischen Arbeitsumfeld, das Kreativität und Zusammenarbeit fördert, bieten wir nicht nur spannende Projekte im E-Commerce, sondern auch zahlreiche Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung. Unsere offene Unternehmenskultur und die Integration modernster Technologien machen uns zu einem attraktiven Arbeitsplatz für alle, die ihre Fähigkeiten in einem zukunftsorientierten Unternehmen entfalten möchten.
StudySmarter Expertenrat🤫
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✨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 Home Shopping Europe 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 Stellenangebot Expert Data Science (m/w/d) bei Home Shopping Europe GmbH Jobportal 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 Stellenangebot Expert Data Science (m/w/d) bei Home Shopping Europe GmbH Jobportal bei Home Shopping Europe gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Home Shopping Europe 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 Home Shopping Europe entscheidend sein!
