Data Scientist - Machine Learning - RealAdvisor

Data Scientist - Machine Learning - RealAdvisor

Freiberuflich 59400 - 72600 € / Jahr (geschätzt) Homeoffice
R

Auf einen Blick

  • Aufgaben: Analysiere Daten, baue ML-Modelle und treibe das Wachstum von Abonnements voran.
  • Unternehmen: RealAdvisor, eine führende digitale Plattform im europäischen Immobilienmarkt.
  • Vorteile: Vollständig remote, wettbewerbsfähige Vergütung und flexible Arbeitszeiten.
  • Weitere Informationen: Dynamisches Team mit internationalen Projekten und Wachstumschancen.
  • Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Immobilienbranche mit datengetriebenen Entscheidungen.
  • Qualifikationen: 3+ Jahre Erfahrung in Data Science, Python und SQL-Kenntnisse.

Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 59400 - 72600 € pro Jahr.

About Real Advisor

Real Advisor is one of the leading digital platforms in the European real estate ecosystem.

Founded in Switzerland, we now support 7,000+ real estate agencies and attract 10+ million users per year across Europe.

We are scaling fast across multiple markets with a clear mission: help real estate professionals grow through data, transparency and smart technology.

At Real Advisor, we value ownership, autonomy and impact.

Role Overview

We are looking for a business‑oriented Data Scientist to join Real Advisor.

You will consolidate and analyze diverse data sources (product, marketing, transactional), build ML models and experiments to drive subscription growth, and translate insights into concrete product and marketing actions.

This is a hands‑on, full‑stack role: you will query databases, run experiments, build models, and present clear data stories to stakeholders.

Key responsibilities

  • Consolidate and aggregate data from product, marketing, CRM, and transactional systems into reliable datasets.
  • Perform product analytics to measure feature usage, user journeys, and retention drivers.
  • Design and run experiments (A/B tests, cohort analysis, population and variation control) to validate hypotheses and measure causal impact.
  • Build ML models for revenue optimization, churn prediction, segmentation, and subscription forecasting.
  • Analyze marketing performance to measure acquisition efficiency, LTV, and campaign ROI.
  • Translate analysis into action: propose product changes, growth experiments, and operational KPIs.
  • Report results using concise dashboards, reports, and data storytelling for non‑technical stakeholders.
  • Work cross‑functionally with product, marketing, engineering, and country managers to standardize metrics and training.
  • Maintain data quality: identify polluted data, propose remediation, and implement robust ETL checks.
  • Required skills and experience
  • 3+ years in data science, analytics.
  • Python and SQL skills for data manipulation, modeling, and production prototyping.
  • Experience consolidating diverse data sources and building reliable analytical pipelines.
  • Experiment design and causal inference methods.
  • Practical ML experience (classification, regression, segmentation) and model evaluation.
  • Product analytics tools experience.
  • Ability to build dashboards and present insights clearly (Looker, Tableau, Power BI, or similar).
  • Business mindset: translates technical results into measurable business outcomes.
  • Proactive: takes initiative, owns end‑to‑end delivery, and can work with limited supervision.
  • Nice to have
  • Experience with subscription businesses and monetization models.
  • Familiarity with marketing attribution and LTV modeling.
  • Frontend or backend dev experience to implement tracking or small UI changes.
  • Knowledge of data engineering tools (Airflow, dbt, Spark).
  • Experience working across international markets and multilingual datasets.
  • Why Join Us
  • Fully remote.
  • Full-time freelance role.
  • Competitive monthly rate.
  • #J-18808-Ljbffr

Data Scientist - Machine Learning - RealAdvisor Arbeitgeber: RealAdvisor S.A.

RealAdvisor S.A. bietet eine dynamische und unterstützende Arbeitsumgebung, in der Vertriebsmitarbeiter/innen die Möglichkeit haben, ihre Fähigkeiten im Remote-Vertrieb zu entwickeln und zu verfeinern. Mit einem klaren Fokus auf persönliche und berufliche Weiterentwicklung sowie der Aussicht auf eine Festanstellung bei herausragender Leistung, ist dies ein idealer Arbeitsplatz für motivierte Talente in der Schweiz, die nach einer sinnvollen und lohnenden Karriere suchen.

R

Kontaktdaten:

RealAdvisor S.A. Recruiting-Team

StudySmarter Expertenrat🤫

Wir sind der Meinung, dass du so Data Scientist - Machine Learning - RealAdvisor erhalten könntest

✨Mach deine Projekte sichtbar!

Erstelle ein Portfolio, das deine Datenanalyse- und Statistik-Projekte zeigt. Nutze Plattformen wie GitHub, um deine Arbeitsproben zu präsentieren. Wenn du erklärst, welche Tools und Methoden du verwendet hast, gibst du potenziellen Kunden einen klaren Einblick in dein Können!

✨Netzwerke in der Data-Science-Community

Tritt Online-Communities und Foren bei, die sich auf Data Science konzentrieren, wie Kaggle oder die Data Science Gruppe auf LinkedIn. Hier kannst du nicht nur dein Wissen erweitern, sondern auch Kontakte knüpfen, die dir helfen könnten, neue Aufträge zu finden.

✨Präsentiere dich auf Freelance-Plattformen

Registriere dich auf Plattformen wie Upwork oder Freelancer, die sich gut für Freiberufler eignen. Achte darauf, dein Profil komplett auszufüllen und nachvollziehbare, spannende Projekte hinzuzufügen. Das erhöht deine Chancen, von Kunden wahrgenommen zu werden!

✨Direktbewerbungen bei interessanten Unternehmen

Wenn du Firmen hast, die dich wirklich interessieren, scheue dich nicht, direkt über ihre Website oder soziale Medien zu fragen. Zeige, wie du ihnen helfen kannst und warum du die richtige Wahl für ihre Datenprojekte bist. Warte nicht auf die perfekte Stellenausschreibung – sei proaktiv!

Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Data Scientist - Machine Learning - RealAdvisor mit Bravour zu bestehen

Datenanalyse
Python
SQL
Maschinelles Lernen (ML)
Experimentdesign
Kausalanalyse
Produktanalytik

Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡

Mach deine Projekte sichtbar:Da es sich um eine freiberufliche Position im Bereich Data Science handelt, ist dein Portfolio das A und O. Stelle sicher, dass du eine Auswahl deiner besten Projekte präsentierst – sei es durch GitHub-Repos, Jupyter Notebooks oder eigene Webseiten, die deine Workflows und Ergebnisse zeigen. Zeige, welche Tools und Techniken du genutzt hast!

Setze auf konkrete Ergebnisse:Bei der Bewerbung ist es wichtig, dass du konkrete Ergebnisse und Erfolge aus deinen vorherigen Projekten in den Vordergrund stellst. Hast du beispielsweise Verbesserung in der Datenanalyse oder Vorhersagemodelle erzielt? Nenne Zahlen, um deine Erfolge besser greifbar zu machen.

Erkläre deine Preisstrategie:In deiner Bewerbung solltest du deine Preise und Konditionen klar darlegen. Zeige, wie du deine Dienstleistungen bewertest und welche Leistungen die Kunden von dir erwarten können. Transparen ist hier der Schlüssel, besonders in der Welt der Freiberufler!

Verbindung zur Branche herstellen:Nutze deine Bewerbung, um eine Verbindung zur Branche herzustellen, in der RealAdvisor S.A. tätig ist. Zeige, dass du die aktuellen Trends und Herausforderungen im Data Science Bereich kennst und wie du mit deinen Skills und Erfahrungen zum Erfolg von RealAdvisor S.A. beitragen kannst. Lass uns wissen, was du tun kannst!

Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei RealAdvisor S.A. vorbereitet

✨Zeig deine besten Projektergebnisse!

Als Freiberufler im Bereich Data Science musst du deine bisherigen Projekte und Erfolge klar präsentieren. Bring eine ansprechende Portfolio-Mappe mit, die verschiedene Datenprojekte zeigt, die du bereits umgesetzt hast. Erkläre die Tools und Techniken, die du verwendet hast, um Lösungen zu entwickeln.

✨Sei bereit für technische Fragen

Technische Fragen sind in Data Science wirklich wichtig, also sei bereit, deine Kenntnisse in Statistik, Machine Learning und Datenverarbeitung zu demonstrieren. Du könntest dazu aufgefordert werden, ein Beispiel aus der Praxis zu erläutern oder sogar einen Mini-Coding-Test durchzuführen, um deine Programmierkenntnisse zu zeigen.

✨Sprich über deine Werkzeuge und Methoden

Stelle sicher, dass du mit den gängigen Tools und Plattformen, wie Python, R oder SQL, vertraut bist. Auch Cloud-Dienste wie AWS oder Google Cloud können im Gespräch zur Sprache kommen. Erwähne konkrete Beispiele, wie du mit diesen Werkzeugen Herausforderungen gemeistert hast.

✨Personalisiere dein Angebot

Da du freiberuflich arbeitest, ist es wichtig, dass du deinem potenziellen Auftraggeber klar machst, wie du seine speziellen Bedürfnisse erfüllen kannst. Sei bereit, über deine Flexibilität, Verfügbarkeit und Preise zu sprechen. Zeig, dass du anpassungsfähig bist und dir Zeit nimmst, um die besten Lösungen für die Projekte deines Kunden zu finden.