Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle innovative Predictive Models und analysiere Kundenverhalten für ein dynamisches E-Commerce-Umfeld.
- Unternehmen: Führendes Unternehmen im Bereich Live Commerce mit inspirierender Produktpalette.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, flexible Arbeitszeiten und die Möglichkeit zur persönlichen Weiterentwicklung.
- Weitere Informationen: Agiles Team mit hervorragenden Karrieremöglichkeiten und der Chance, an innovativen Projekten zu arbeiten.
- Warum dieser Job: Nutze modernste Technologien, um das Einkaufserlebnis unserer Kunden zu optimieren und echten Einfluss zu nehmen.
- Qualifikationen: Abschluss in Data Science oder verwandten Bereichen und Erfahrung in statistischer Analyse mit Python oder R.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 62100 - 75900 € pro Jahr.
Wir sind einer der führenden Anbieter in Europa im Bereich Live-Commerce und bieten die unterhaltsamste Art des Einkaufens als Medienplattform. Mit unserem kuratierten Produktportfolio, das Mode, Schmuck, Schönheit, Wellness, Haushaltswaren und Wohnen umfasst, inspirieren wir täglich unzählige Zuschauer, Fans und Follower über alle Kanäle – im Fernsehen, in unserem Online-Shop und in sozialen Medien. Durch die nahtlose Verbindung von Lifestyle-Themen und Markenwelten treiben wir Innovationen im cross-channel Shopping-Entertainment voran. Unsere Kunden entscheiden, wann und wo sie mit HSE einkaufen möchten.
Was Sie erwarten können:
- Sie entwickeln innovative prädiktive Modelle und Analysen des Kundenverhaltens, um die Customer Journey in unserer dynamischen E-Commerce- und TV-Shopping-Umgebung zu optimieren.
- Sie arbeiten mit modernsten Machine Learning-Algorithmen in Python und R, führen statistische Analysen durch und erstellen Feature Engineering für komplexe Kundendatenmodelle.
- Sie implementieren A/B-Testframeworks, Methoden der kausalen Inferenz und statistische Modellierung, um den Geschäftseinfluss und Muster des Kundenverhaltens zu validieren.
- Sie optimieren die Kundenanalytik zur Verbesserung des LTV, der Retention und der Conversion durch fortschrittliche Data Science-Techniken.
- Sie erstellen prädiktive, inferentielle und präskriptive Modelle basierend auf diagnostischen Modellierungsansätzen, um das Kundenverhalten und Geschäftsergebnisse zu erklären und vorherzusagen.
- Sie übersetzen die Modellausgaben in messbare Geschäftsaktionen in enger Zusammenarbeit mit Marketing- und Produktteams.
- Sie arbeiten eng mit Engineering-Teams zusammen, um prädiktive Analytikmodelle in produktive Business-Intelligence-Systeme zu integrieren und skalierbare datengestützte Lösungen zu entwickeln.
Ihr Profil:
- Sie haben ein erfolgreich abgeschlossenes Studium in Data Science, Statistik, Informatik, Wirtschaftsinformatik oder eine vergleichbare quantitative Ausbildung mit starkem Fokus auf Machine Learning.
- Sie bringen solide Erfahrung in der statistischen Analyse mit Python oder R sowie Techniken des überwachten und unbeaufsichtigten Lernens für prädiktive Modellierung des Kundenverhaltens mit.
- Sie verfügen über praktische Expertise in Feature Engineering, Modellauswertung, Leistungsvalidierung und kennen moderne Machine Learning-Bibliotheken wie scikit-learn, pandas und statsmodels.
- Sie haben nachweisliche Erfahrungen in produktiven Szenarien mit Machine Learning-Modellen, Kundenanalytik und datengestützter Entscheidungsfindung, idealerweise im E-Commerce oder Einzelhandelsumfeld.
- Sie zeigen starkes analytisches Denken für Kundenintelligenz, Retentionsanalytik und LTV-Optimierung sowie Erfahrung mit Experimentierungsframeworks.
- Sie sprechen fließend Englisch und idealerweise Deutsch, arbeiten lösungsorientiert in agilen Data Science-Teams und genießen es, komplexe statistische Analysen in messbare Geschäftsauswirkungen zu übersetzen.
- Sie sind bereit, 2 Tage pro Woche vor Ort an unserem Campus zu arbeiten.
Wir freuen uns auf Ihre Bewerbung!
Expert Data Science (m/f/d) Arbeitgeber: HSE - Home Shopping Europe GmbH
Als führender Anbieter im Bereich Live Commerce bieten wir nicht nur spannende Herausforderungen in der IT, sondern auch ein dynamisches und kreatives Arbeitsumfeld, das Innovation und Teamarbeit fördert. Unsere Mitarbeiter:innen profitieren von umfangreichen Weiterbildungsmöglichkeiten und einer offenen Unternehmenskultur, die Raum für persönliche und berufliche Entwicklung lässt. Zudem genießen Sie die Vorteile eines modernen Arbeitsplatzes in einer zukunftsorientierten Branche, die täglich neue Trends setzt.
Kontaktdaten:
HSE - Home Shopping Europe GmbH Recruiting-Team
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Expert Data Science (m/f/d) erhalten könntest
✨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 HSE - Home Shopping Europe GmbH 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 Expert Data Science (m/f/d) 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 Expert Data Science (m/f/d) bei HSE - Home Shopping Europe GmbH gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei HSE - Home Shopping Europe GmbH 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 HSE - Home Shopping Europe GmbH entscheidend sein!
