Auf einen Blick
- Aufgaben: Verwandle komplexe Daten in umsetzbare Erkenntnisse für Produktentscheidungen.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen mit Fokus auf Datenwissenschaft und Produktstrategie.
- Vorteile: Vollständig remote, flexible Arbeitszeiten und ein wettbewerbsfähiges Gehalt.
- Weitere Informationen: Unterstützende Kultur mit Fokus auf Kreativität und kontinuierliches Lernen.
- Warum dieser Job: Beeinflusse Millionen von Nutzererfahrungen durch datengestützte Produktverbesserungen.
- Qualifikationen: Erfahrung als Data Scientist, starke Programmierkenntnisse in Python und SQL.
This position is listed on behalf of a partner company, who manages all applications and next steps. Our partner is looking for a Data Scientist: Product & Analytics based in Germany.
As a Data Scientist focused on Product and Analytics, you will transform complex data into actionable insights that shape product decisions and improve user experiences at scale. Working at the intersection of data science, analytics engineering, and product strategy, you will build reliable data products, design experiments, and help teams make smarter decisions. This role goes beyond traditional analytics, offering ownership over production data systems and the opportunity to directly influence millions of user interactions. You will collaborate closely with Product, Growth, and Engineering teams in a highly autonomous environment where impact and outcomes matter. If you enjoy solving ambiguous problems, combining technical expertise with business thinking, and creating meaningful data-driven solutions, this role offers an exciting opportunity to make a measurable difference.
Accountabilities
- Build, maintain, and improve production data products and analytical systems that support key business and product decisions.
- Design and analyze experiments in collaboration with Product and Growth teams, defining success metrics, evaluating outcomes, and providing actionable recommendations.
- Develop reliable analytical foundations through data modeling, pipeline improvements, data quality monitoring, and scalable analytics solutions.
- Partner with stakeholders to understand complex business challenges, explore data, identify opportunities, and recommend effective solutions.
- Translate complex analyses into clear insights for both technical and non-technical audiences, enabling better prioritization and decision-making.
- Continuously improve analytics infrastructure, semantic data models, experimentation frameworks, and future data-driven capabilities.
- Collaborate with Data Engineering teams to strengthen the overall data platform and ensure trusted, accessible information across the organization.
Requirements
- Several years of experience working as a Data Scientist, ideally within a modern product-focused or technology-driven environment.
- Strong programming skills in Python and SQL, with experience applying them to real-world data challenges.
- Proven experience building production data products or analytical systems that have delivered measurable business impact.
- Strong understanding of experimentation methodologies, statistics, hypothesis testing, and data-driven decision-making.
- Experience working with modern data warehouses, transformation tools, and analytics platforms; knowledge of dbt is a plus.
- Experience collaborating directly with Product, Growth, Marketing, or other business teams to solve strategic problems.
- Ability to investigate complex datasets, identify meaningful patterns, and communicate insights effectively.
- Strong ownership mindset with the ability to work independently, navigate ambiguity, and prioritize impactful solutions.
- Experience in B2C SaaS, subscription products, or product-led growth environments is an advantage.
Benefits
- Fully remote work environment with flexibility and opportunities to collaborate with international teams.
- Opportunity to impact the experience of millions of users through data-driven product improvements.
- Competitive compensation package aligned with experience, skills, and market conditions.
- 30 vacation days with flexibility to take time off when needed.
- Sabbatical leave opportunities for employees with extended tenure.
- Comprehensive parental leave benefits.
- Annual personal development budget to support learning, training, and professional growth.
- Access to internal knowledge sharing, coaching opportunities, and skill development initiatives.
- Regular team collaboration opportunities, including hack days and innovation-focused projects.
- Supportive culture focused on autonomy, creativity, continuous learning, and meaningful impact.
Data Scientist: Product & Analytics Arbeitgeber: Jobgether
Jobgether ist ein hervorragender Arbeitgeber, der kreative Talente in der Schweiz anzieht. Mit flexiblen Arbeitsbedingungen, 20 Urlaubstagen und umfassender medizinischer Versicherung bietet das Unternehmen nicht nur ein unterstützendes und innovatives Arbeitsumfeld, sondern auch zahlreiche Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung. Hier haben Sie die Chance, in einem dynamischen Team zu arbeiten und Ihre kreativen Ideen in die Tat umzusetzen.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Data Scientist: Product & Analytics 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 Jobgether 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: Product & Analytics 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: Product & Analytics bei Jobgether gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Jobgether 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 Jobgether entscheidend sein!
