Product Data Scientist SaaS in Sachseln

Diese Position wird im Auftrag eines Partnerunternehmens ausgeschrieben, das alle Bewerbungen und nächsten Schritte verwaltet. Unser Partner sucht einen erfahrenen Product Data Scientist SaaS mit Sitz in der Schweiz. Wir suchen einen erfahrenen Product Data Scientist, um datengestützte Entscheidungen und Experimente über mehrere internationale SaaS-Produkte voranzutreiben. In dieser Rolle werden Sie komplexe Datensätze in umsetzbare Erkenntnisse umwandeln, um den Teams zu helfen, das Kundenverhalten zu verstehen, die Produktleistung zu optimieren und das Unternehmenswachstum zu beschleunigen.

Sie werden eine führende Rolle bei der Stärkung der A/B-Testpraktiken übernehmen, robuste Experimente entwerfen und die tatsächlichen Auswirkungen von Produkt- und Marketinginitiativen messen. In enger Zusammenarbeit mit den Teams für Daten, Produkt, Marketing, Zahlungen und Führungskräften werden Sie strategische Entscheidungen während der gesamten Customer Journey beeinflussen. Sie werden auch den Customer Lifetime Value, die Akquisitionseffizienz, die Zahlungsleistung und die Retentionsmöglichkeiten untersuchen.

Dies ist eine praktische, geschäftsorientierte Gelegenheit, um Praktiken der Produkt-Datenwissenschaft in einem schnell wachsenden, vollständig remote internationalen Umfeld aufzubauen und zu gestalten.

Verantwortlichkeiten:

• Überprüfung und Herausforderung bestehender A/B-Testprozesse, Identifizierung methodologischer Einschränkungen und Empfehlung von Verbesserungen zur Stärkung der Experimentierpraktiken.
• Entwicklung und Implementierung eines robusten Experimentierrahmens, der Hypothesenformulierung, Auswahl von Metriken, statistische Power-Berechnungen, Testdauer und Entscheidungsfindungskriterien abdeckt.
• Entwurf, Überprüfung und Validierung von Experimentplänen mit Produkt- und Geschäftsteams vor dem Start, um geeignete Methoden und zuverlässige Messansätze sicherzustellen.
• Analyse abgeschlossener Experimente, Interpretation statistischer Ergebnisse, Kommunikation von Einschränkungen und Unsicherheiten sowie Empfehlung klarer nächster Schritte basierend auf den Ergebnissen.
• Kontinuierliche Verbesserung der Experimentiermethoden und analytischen Werkzeuge, während die Prozesse zugänglich genug bleiben, um Autonomie in den Teams zu fördern.
• Datenanalyse während der gesamten Customer Journey, einschließlich Akquisition, Konversion, Produktnutzung, Zahlungen und Retention, um Wachstumschancen und Umsatztreiber zu identifizieren.
• Untersuchung von Conversion-Funnels, Kundenkohorten und Nutzerverhalten zur Identifizierung von Reibungspunkten und Entwicklung von Hypothesen und Experimenten zur Produktverbesserung mit hoher Wirkung.
• Zusammenarbeit mit den Zahlungsteams zur Analyse der Transaktionsleistung, Untersuchung zahlungsbezogener Risiken und Entwurf von Experimenten zur Verbesserung der Zahlungsquote.
• Bewertung des Kundenwerts über verschiedene Kohorten, Akquisekanäle, Produkte und Kundensegmente unter Berücksichtigung der Datenreife.
• Verbesserung der Analysen zum Customer Lifetime Value (LTV), der Kundenakquisitionskosten (CAC) und der Amortisationszeit zur Unterstützung von Marketinginvestitionen und breiteren Geschäftsentscheidungen.
• Zusammenarbeit mit Data Engineering-Spezialisten zur Verbesserung der Nutzung von Kundenwertsignalen innerhalb von Werbeplattformen und zur Messung der Auswirkungen dieser Optimierungen.
• Übersetzung von Geschäfts- und Führungsfragen in geeignete analytische Ansätze, statistische Analysen und Experimentprotokolle.
• Zusammenarbeit mit Datenanalysten und Dateningenieuren zur Verbesserung der Datenzuverlässigkeit, Sicherstellung der Konsistenz und Etablierung gemeinsamer Definitionen für wichtige Geschäftszahlen.
• Präsentation analytischer Ergebnisse, statistischer Unsicherheiten und umsetzbarer Empfehlungen klar gegenüber technischen und nicht-technischen Stakeholdern.

Anforderungen:

• 3 bis 5 Jahre Berufserfahrung in der Produkt-Datenwissenschaft, Wachstumsdatenwissenschaft oder einer vergleichbaren analytischen Rolle.
• Frühere Erfahrung mit stark frequentierten digitalen Produkten oder großen Datensätzen, vorzugsweise in SaaS-, abonnementsbasierten Unternehmen, E-Commerce oder ähnlichen Umgebungen.
• Praktische Erfahrung im Entwerfen, Implementieren und Analysieren von Experimenten mit nachweislichem Erfolg bei der Nutzung von Daten zur Verbesserung der Produktleistung oder Geschäftsergebnisse.
• Starke statistische und inferentielle Kenntnisse mit der Fähigkeit, geeignete analytische Methoden basierend auf der Geschäftsfrage und den verfügbaren Daten auszuwählen.
• Praktische Expertise im experimentellen Design und in der Analyse, einschließlich Hypothesenformulierung, statistischer Power-Berechnungen, Mehrfachtests, Auswahl von Metriken und Kohortenreife.
• Fortgeschrittene SQL-Kenntnisse und Kenntnisse in Python für Datenanalysen, statistische Modellierung und Experimente.
• Starkes Verständnis von Produktanalytik, einschließlich Conversion-Funnels, Kohortenanalyse, Kundenbindung und Customer Lifetime Value.
• Vertrautheit mit LTV-Modellierung und der Beziehung zwischen Kundenakquisitionskosten, Bindung und langfristiger Rentabilität ist von Vorteil.
• Erfahrung mit Datenlagern und Produktanalytik-Plattformen.
• Vertrautheit mit Daten von Zahlungsdienstleistern, Werbeplattformen und Marketinganalytik wird als Plus angesehen.
• Starkes Geschäftswissen und Produktintuition mit der Fähigkeit, analytische Ergebnisse mit strategischen Entscheidungen und messbaren Geschäftsauswirkungen zu verbinden.
• Exzellente kritische Denkfähigkeiten, einschließlich der Fähigkeit, Annahmen in Frage zu stellen, experimentelle Designs zu bewerten und Schlussfolgerungen anhand von Beweisen zu hinterfragen.
• Starke Kommunikations- und Präsentationsfähigkeiten mit der Fähigkeit, statistische Ergebnisse, methodologische Einschränkungen und geschäftliche Implikationen verständlich zu erklären.
• Hohe Autonomie, Neugier, Initiative und organisatorische Fähigkeiten mit der Fähigkeit, konkurrierende Anforderungen über mehrere Produkte und Teams hinweg zu priorisieren.
• Komfortabel in der Zusammenarbeit mit multidisziplinären Teams und der Einflussnahme auf Entscheidungen ohne direkte Managementautorität.
• Fließend in Französisch, da dies die primäre Arbeitssprache ist. Englischkenntnisse auf B2-Niveau oder höher sind erforderlich, da Englisch die sekundäre Arbeitssprache ist und während des Rekrutierungsprozesses bewertet wird.

Vorteile:

• 100% Remote-Arbeit in ganz Europa, mit der Möglichkeit, aus jedem europäischen Land zu arbeiten.
• Flexible Arbeitszeiten, die es den Mitarbeitern ermöglichen, ihre Zeitpläne entsprechend ihren Vorlieben und beruflichen Verpflichtungen zu organisieren.
• Möglichkeit, bis zu einem Monat lang remote aus einer anderen Zeitzone zu arbeiten.
• Monatliches Coworking-Budget von 200 €, um Mitarbeiter zu unterstützen, die außerhalb ihres Homeoffice arbeiten möchten.
• Budget für notwendige Büroausstattung, einschließlich Laptops, Schreibtische, Stühle, Monitore und Headsets.
• Flexible Urlaubsregelung, die es den Mitarbeitern ermöglicht, die benötigte Zeit zur Erholung zu nehmen und ein gesundes Gleichgewicht zwischen Berufs- und Privatleben aufrechtzuerhalten.
• Zwei unternehmensweite Teamseminare pro Jahr, die im Frühling und Herbst organisiert werden und Möglichkeiten zur Zusammenarbeit und Teambildung bieten.
• Berufliche Entwicklungsmöglichkeiten in einem schnell wachsenden Unternehmen mit der Freiheit, Verantwortung für Initiativen zu übernehmen und neue analytische Praktiken zu gestalten.
• Gelegenheit, der erste dedizierte Product Data Scientist zu werden, mit erheblicher Autonomie und Einfluss auf die Entwicklung von Experimentier- und Datenwissenschaftskapazitäten.
• Direkter Kontakt zu mehreren SaaS-Produkten und dem gesamten Kundenlebenszyklus, von der Akquisition über Zahlungen bis hin zur Bindung.
• Enge Zusammenarbeit mit der Unternehmensführung, Produktmanagern, Marketing, Zahlungen und Datenspezialisten.
• Zugang zu einem bestehenden Experimentierrahmen und analytischen Infrastrukturen, die Sie herausfordern, verbessern und weiterentwickeln können.
• Für Mitarbeiter mit Sitz in Lausanne: Zugang zu modernen Bürofacilities, Sporteinrichtungen, Parkplätzen und finanziellen Beiträgen zu Pendelkosten.
• Ein ehrgeiziges, kollaboratives und inklusives Arbeitsumfeld, das Eigenverantwortung, Integrität, Leistung, Innovation und kontinuierliches Lernen schätzt.