Auf einen Blick
- Aufgaben: Leite die Analyse und Empfehlungen für die Sichtbarkeit in einer AI-gesteuerten Suchlandschaft.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen, das sich auf digitale Kundenanalytik spezialisiert hat.
- Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, flexible Arbeitszeiten und Entwicklungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Werde Teil eines leistungsstarken Teams, das das Kundenerlebnis revolutioniert.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Informationssuche mit modernster Technologie und innovativen Ansätzen.
- Qualifikationen: Mindestens 8 Jahre Erfahrung in technischem SEO und Suchanalytik.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Die Art und Weise, wie die Welt Informationen entdeckt, unterliegt einem grundlegenden Wandel. Verbraucher bewegen sich weg von traditionellen Suchmaschinen hin zu einem fragmentierten Ökosystem aus KI-Assistenten, agentischen Modellen und dezentralen sozialen Kanälen. Bei On gehen wir auf diese Transformation mit unserer Initiative „Search Everywhere“ ein.
Als Lead – Generative Intelligence and Search Ecosystem Analyst sind Sie der primäre Intelligenzarchitekt für die Sichtbarkeit von On in dieser fragmentierten „Search Everywhere“-Realität. Sie werden über die traditionellen Metriken von Keyword-Rankings und organischem Traffic hinausgehen und ein ganzheitliches Verständnis von Markenautorität, Entitätsabruf und KI-gesteuerten Empfehlungen entwickeln.
Ihre Mission:
- Strategische Vision für die Entdeckung: Übernehmen Sie die langfristige Roadmap für die Sichtbarkeit von On im „Search Everywhere“-Bereich.
- Ecosystem Intelligence: Führen Sie die Analyse der nicht-linearen Customer Journey durch, um zu identifizieren, wo und wie Verbraucher ihr Vertrauen von traditionellen Suchmaschinen zu generativer KI und sozialen Plattformen verschieben.
- Technische Autorität für Retrieval: Dienen Sie als interner Experte für Retrieval-Augmented Generation (RAG) und definieren Sie die technischen Standards für die Strukturierung unserer Produktdaten.
- Globale Marktorganisation: Navigieren Sie durch die Nuancen internationaler Suchökosysteme und stellen Sie sicher, dass die technologische Erzählung von On konsistent und autoritativ ist.
- Kreuzfunktionale Einflussnahme: Arbeiten Sie mit den Teams für bezahlte und organische Suche, Content, Marketing und Produkt zusammen, um die Budgetzuweisung und Content-Pipelines zu optimieren.
- Betriebliche Exzellenz: Arbeiten Sie mit Daten- und Technikteams zusammen, um den Aufbau skalierbarer ETL-Pipelines für die Protokollanalyse zu leiten.
Ihre Geschichte:
- Nachgewiesener Fachexperte: Sie haben umfangreiche Erfahrung (8+ Jahre) in technischem SEO und Suchanalytik.
- Zukunftsorientierte Denkweise: Sie haben sich mit der Anpassung Ihres Werkzeugsatzes beschäftigt und sind mit aufkommenden Bewertungsrahmen vertraut.
- Technische Sprachgewandtheit: Versiert in Python und SQL und im Umgang mit großen Datensätzen.
- Kollaborativer Einflussnehmer: Starker Kommunikator, der komplexe linguistische Analysen in umsetzbare Geschäftstermine übersetzen kann.
Sie werden dem Digital Customer Analytics-Team beitreten, einem leistungsstarken Team, das sich der End-to-End-Kundenreise widmet.
Lead – Generative Intelligence and Search Ecosystem Analyst Arbeitgeber: On
On ist ein herausragender Arbeitgeber, der innovative Talente in einem dynamischen Umfeld fördert. Mit einem starken Fokus auf Mitarbeiterentwicklung und einer offenen, kollaborativen Unternehmenskultur bieten wir nicht nur wettbewerbsfähige Vergütungen, sondern auch die Möglichkeit, an vorderster Front der digitalen Transformation zu arbeiten. Unsere Mitarbeiter profitieren von flexiblen Arbeitsmodellen und einem inspirierenden Arbeitsplatz, der Kreativität und Wachstum unterstützt.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Lead – Generative Intelligence and Search Ecosystem Analyst 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 On 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 Lead – Generative Intelligence and Search Ecosystem Analyst 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 Lead – Generative Intelligence and Search Ecosystem Analyst bei On gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei On 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 On entscheidend sein!
