Data Scientist, Business

Data Scientist, Business

Vollzeit 56250 - 68750 € / Jahr (geschätzt) Homeoffice (teilweise)
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Auf einen Blick

  • Aufgaben: Nutze Daten und Analysen, um das Geschäftswachstum zu optimieren und Kundenengagement zu fördern.
  • Unternehmen: OpenAI, ein führendes Unternehmen in der KI-Forschung und -Entwicklung.
  • Vorteile: Hybrid-Arbeitsmodell, Umzugsunterstützung und ein dynamisches Arbeitsumfeld.
  • Weitere Informationen: Wachstumsorientierte Kultur mit starken Partnerschaften und exzellenten Karrieremöglichkeiten.
  • Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Technologie und mache einen echten Unterschied mit KI.
  • Qualifikationen: Mindestens 10 Jahre Erfahrung in Data Science und Kenntnisse in Python, R und SQL.

Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 56250 - 68750 € pro Jahr.

Das Business Data Science Team nutzt Daten und Analysen, um die Geschäftsleistung zu optimieren, Wachstum zu fördern und bedeutungsvolle Partnerschaften zu schaffen, mit dem Ziel, die nachhaltige und wirkungsvolle Expansion von OpenAIs Initiativen sicherzustellen, um die Vorteile von AGI für die gesamte Menschheit zu maximieren. Wir arbeiten mit den Bereichen Vertrieb (GTM), Marketing, Partnerschaften, Support, Finanzen, Produkt und Wachstum zusammen.

Als Mitglied unseres Business Data Science Teams werden Sie helfen, eine datengestützte Kultur rund um die Generierung von Erkenntnissen, Entscheidungsfindung und Strategie bei OpenAI aufzubauen. Diese Rolle konzentriert sich auf die Förderung des Kundenerfolgs innerhalb unserer Geschäftsprodukte (ChatGPT Team, ChatGPT Enterprise und API). Sie werden an Projekten arbeiten, wie z.B. der Identifizierung von Möglichkeiten für Interventionen innerhalb eines Kundenlebenszyklus, um Aktivierung und Onboarding voranzutreiben, Zielgruppen für neue Produkteinführungen zu identifizieren und die Wirksamkeit von E-Mails, Veranstaltungen und anderen Interventionen zu messen, um das fortlaufende Engagement mit unseren Produkten zu fördern.

In dieser Rolle werden Sie:

  • Mit unserer Customer Success Organisation als vertrauenswürdiger Partner zusammenarbeiten, um neue Wege zur Förderung der Kundenakzeptanz und des Engagements für unsere Geschäftsprodukte zu finden.
  • Wichtige Kennzahlen festlegen, Experimente durchführen und Analysen durchführen, um zu verstehen, wie wirksam unsere Bemühungen zur Förderung von Akzeptanz/Engagement sind.
  • Proaktiv Erkenntnisse und Möglichkeiten zur Förderung von Engagement und Wachstum aufdecken.
  • Werkzeuge und Systeme für Stakeholder entwickeln, um routinemäßige Daten und Erkenntnisse selbst abzurufen, wodurch Zeit für umfassendere Analysen frei wird.
  • Ein Experte für OpenAIs Daten und Systeme werden. Durch die Zusammenarbeit mit Data Eng, Finanzen und anderen Geschäftsteams werden Sie alle zugrunde liegenden Daten für unser Geschäft selbst abrufen und daraus Erkenntnisse ableiten.
  • Mit anderen Datenwissenschaftlern im Unternehmen zusammenarbeiten, um Wissen auszutauschen und kontinuierlich Erkenntnisse in der gesamten Organisation zu synthetisieren.

Sie könnten in dieser Rolle erfolgreich sein, wenn Sie:

  • Mindestens 10 Jahre Erfahrung in Data Science-Rollen in dynamischen, ergebnisorientierten Organisationen haben.
  • Expertise in Statistik und kausaler Inferenz besitzen, angewendet sowohl in Experimenten als auch in Beobachtungsstudien zur kausalen Inferenz.
  • Beherrschung quantitativer Programmiersprachen wie Python und R haben.
  • Expertise in SQL mit umfangreicher Erfahrung im Extrahieren großer Datensätze und im Entwerfen von ETL-Workflows besitzen.
  • Erfahrung mit Business-Intelligence-Tools wie Mode, Tableau und Looker haben.
  • Eine strategische und ergebnisorientierte Denkweise besitzen, die in der Lage ist, komplexe Geschäftsprobleme in umsetzbare Rahmenbedingungen zu übersetzen.
  • Fähigkeit, Beziehungen zu verschiedenen Stakeholdern aufzubauen und starke Partnerschaften zu pflegen.
  • Starke Kommunikationsfähigkeiten haben, einschließlich der Fähigkeit, technische und nicht-technische Stakeholder zu verbinden und über verschiedene Funktionen hinweg zusammenzuarbeiten, um geschäftliche Auswirkungen sicherzustellen.
  • Fähigkeit, klare Datenstorys mithilfe von Präsentationen, Memos und Dashboards zu erstellen, um Entscheidungen auf allen Ebenen zu treffen.
  • Eine hervorragende Aufmerksamkeit für Details und ein unerschütterliches Engagement für Genauigkeit haben.
  • Nachweisliche Erfolge bei der Lösung von Problemen in den Bereichen Finanzen, Marketing, Partnerschaften, Vertrieb, Support oder anderen GTM-Bereichen vorweisen können.

OpenAI ist ein Unternehmen für KI-Forschung und -Bereitstellung, das sich dafür einsetzt, dass allgemeine künstliche Intelligenz der gesamten Menschheit zugutekommt. Wir erweitern die Grenzen der Fähigkeiten von KI-Systemen und streben an, sie sicher durch unsere Produkte in die Welt zu bringen. KI ist ein äußerst leistungsfähiges Werkzeug, das mit Sicherheit und den Bedürfnissen der Menschen im Mittelpunkt geschaffen werden muss, und um unsere Mission zu erreichen, müssen wir die vielen verschiedenen Perspektiven, Stimmen und Erfahrungen, die das gesamte Spektrum der Menschheit bilden, einbeziehen und wertschätzen.

Data Scientist, Business Arbeitgeber: Openai

OpenAI ist ein hervorragender Arbeitgeber, der eine dynamische und inklusive Arbeitsumgebung in San Francisco oder New York bietet. Mit einem hybriden Arbeitsmodell und umfangreichen Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung fördert das Unternehmen eine datengestützte Kultur, die es den Mitarbeitern ermöglicht, bedeutende Beiträge zur Kundenbindung und zum Geschäftswachstum zu leisten. Die Zusammenarbeit mit verschiedenen Abteilungen und die Möglichkeit, an innovativen Projekten zu arbeiten, machen OpenAI zu einem attraktiven Arbeitsplatz für alle, die eine sinnvolle und erfüllende Karriere im Bereich Data Science suchen.

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Kontaktdaten:

Openai Recruiting-Team

StudySmarter Expertenrat🤫

Wir sind der Meinung, dass du so Data Scientist, Business 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 Openai 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, Business mit Bravour zu bestehen

Datenanalyse
Statistik
Kausale Inferenz
Python
R
SQL
ETL-Workflows

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, Business bei Openai gut geeignet bist.

Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Openai 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 Openai entscheidend sein!