Auf einen Blick
- Aufgaben: Verwandle Daten in umsetzbare Insights für unser wachsendes SaaS-Produkt.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen im SaaS-Bereich mit dynamischem Team.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, Aktienoptionen und umfassende Gesundheitsleistungen.
- Weitere Informationen: Flexibles Arbeiten, Weiterbildungsmöglichkeiten und Unterstützung für Familien.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft eines Produkts durch datengetriebene Entscheidungen.
- Qualifikationen: Mindestens 5 Jahre Erfahrung in Produkt-Datenanalyse und starke Programmierkenntnisse.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Diese Rolle befindet sich an der Schnittstelle von Produkt, Daten und Strategie und hilft dabei, wie eine schnell wachsende SaaS-Plattform durch rigorose, datengestützte Entscheidungsfindung weiterentwickelt wird. Sie werden großangelegte Verhaltens- und Produktnutzungsdaten in umsetzbare Erkenntnisse umwandeln, die direkt die Prioritäten des Fahrplans und Wachstumshebel beeinflussen.
Verantwortlichkeiten
- Komplexe Geschäfts- und Produktfragen in strukturierte analytische Rahmenbedingungen übersetzen.
- Eng mit Produktmanagern, Ingenieuren und funktionsübergreifenden Teams zusammenarbeiten, um wichtige Kennzahlen und Erfolgskriterien zu definieren.
- Skalierbare Analyseinfrastruktur aufbauen, pflegen und verbessern.
- Tiefgehende Analysen über Trichter, Kohorten und Benutzerverhalten durchführen.
- A/B-Tests und statistische Experimente entwerfen und bewerten.
- Die Datenintegrität, Konsistenz und Zuverlässigkeit über Berichtssysteme hinweg sicherstellen.
- Die Produktentwicklung in der frühen Phase unterstützen, indem Kennzahlen und Instrumentierung definiert werden.
Anforderungen
- Über 5 Jahre Erfahrung in der Produkt-Datenwissenschaft oder Analyse in einem SaaS- oder Technologieumfeld.
- Fortgeschrittene Kenntnisse in SQL und starke Programmierkenntnisse in Python, R oder ähnlichem.
- Tiefe Erfahrung mit Experimentierframeworks, A/B-Tests und statistischer Modellierung.
- Starker Hintergrund in Kohortenanalyse, Trichteroptimierung und Zeitreihenanalyse.
- Erfahrung mit Produktanalyseplattformen (z.B. Amplitude, Mixpanel, Heap).
- Fähigkeit, komplexe Datensätze in klare, umsetzbare Erkenntnisse zu übersetzen.
- Starke Produktintuition und ausgezeichnete Kommunikationsfähigkeiten.
- Abschluss (Bachelor oder Master) in einem quantitativen Bereich.
Vorteile
- Wettbewerbsfähiges Grundgehalt mit leistungsbasiertem Bonus.
- Aktienpaket.
- Umfassende medizinische, zahnmedizinische und augenärztliche Versicherung.
- Flexible PTO und bezahlte Feiertage.
- Remote-freundliche Arbeitsumgebung.
- Elternzeit und Programme zur Unterstützung von Familien.
- 401(k)-Rentenplan mit Arbeitgeberbeiträgen.
- Wellness-, Lern- und Homeoffice-Zuschüsse.
Staff Data Scientist - Product Arbeitgeber: Jobgether
Als Arbeitgeber bietet unser Unternehmen eine dynamische und unterstützende Arbeitsumgebung, in der Innovation und Teamarbeit im Mittelpunkt stehen. Mit einem starken Fokus auf Mitarbeiterentwicklung und flexiblen Arbeitsmodellen ermöglichen wir es unseren Mitarbeitern, ihre Fähigkeiten zu erweitern und an spannenden Projekten zu arbeiten, die direkt zur Weiterentwicklung unserer SaaS-Plattform beitragen. Unsere umfassenden Sozialleistungen und das Engagement für eine ausgewogene Work-Life-Balance machen uns zu einem attraktiven Arbeitgeber für talentierte Data Scientists.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Staff Data Scientist - Product 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 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 Staff Data Scientist - Product 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 Staff Data Scientist - Product 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!
