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 internationalem Fokus und tollen Entwicklungsmöglichkeiten.
- 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 56250 - 68750 € pro Jahr.
Über RealAdvisor
RealAdvisor ist eine der führenden digitalen Plattformen im europäischen Immobilienökosystem. Gegründet in der Schweiz, unterstützen wir mittlerweile über 7.000 Immobilienagenturen und ziehen jährlich über 10 Millionen Nutzer in ganz Europa an. Wir wachsen schnell in mehreren Märkten mit einer klaren Mission: Immobilienprofis durch Daten, Transparenz und intelligente Technologie zu unterstützen. Bei RealAdvisor schätzen wir Eigenverantwortung, Autonomie und Einfluss.
Rollenübersicht
Wir suchen einen geschäftsorientierten Data Scientist, der sich RealAdvisor anschließt. Sie werden verschiedene Datenquellen (Produkt, Marketing, Transaktionen) konsolidieren und analysieren, ML-Modelle und Experimente zur Förderung des Abonnementswachstums erstellen und Erkenntnisse in konkrete Produkt- und Marketingmaßnahmen umsetzen. Dies ist eine praktische, umfassende Rolle: Sie werden Datenbanken abfragen, Experimente durchführen, Modelle erstellen und klare Datenberichte für Stakeholder präsentieren.
Hauptverantwortlichkeiten
- Daten aus Produkt-, Marketing-, CRM- und Transaktionssystemen in zuverlässige Datensätze konsolidieren und aggregieren.
- Produktanalysen durchführen, um die Nutzung von Funktionen, Benutzerreisen und Treiber der Kundenbindung zu messen.
- Experimente entwerfen und durchführen (A/B-Tests, Kohortenanalysen, Populations- und Variationskontrolle), um Hypothesen zu validieren und kausale Auswirkungen zu messen.
- ML-Modelle zur Umsatzoptimierung, Abwanderungsvorhersage, Segmentierung und Abonnementprognose erstellen.
- Marketingleistung analysieren, um die Akquisitionseffizienz, den LTV und den ROI von Kampagnen zu messen.
- Analysen in Maßnahmen umsetzen: Produktänderungen, Wachstumsversuche und operationale KPIs vorschlagen.
- Ergebnisse mithilfe prägnanter Dashboards, Berichte und Datenstorytelling für nicht-technische Stakeholder berichten.
- Bereichsübergreifend mit Produkt, Marketing, Engineering und Landesmanagern zusammenarbeiten, um Metriken und Schulungen zu standardisieren.
- Datenqualität aufrechterhalten: verschmutzte Daten identifizieren, Abhilfemaßnahmen vorschlagen und robuste ETL-Prüfungen implementieren.
Erforderliche Fähigkeiten und Erfahrungen
- 3+ Jahre Erfahrung in Data Science, Analytics.
- Python- und SQL-Kenntnisse zur Datenmanipulation, Modellierung und Produktionsprototyping.
- Erfahrung in der Konsolidierung verschiedener Datenquellen und dem Aufbau zuverlässiger analytischer Pipelines.
- Experimentdesign und Methoden der kausalen Inferenz.
- Praktische ML-Erfahrung (Klassifikation, Regression, Segmentierung) und Modellevaluation.
- Erfahrung mit Produktanalysetools.
- Fähigkeit, Dashboards zu erstellen und Erkenntnisse klar zu präsentieren (Looker, Tableau, Power BI oder ähnlich).
- Geschäftsorientierung: technische Ergebnisse in messbare Geschäftsergebnisse umsetzen.
- Proaktiv: Initiative ergreifen, die End-to-End-Lieferung übernehmen und mit begrenzter Aufsicht arbeiten können.
Schön zu haben
- Erfahrung mit Abonnementgeschäften und Monetarisierungsmodellen.
- Vertrautheit mit Marketingattribution und LTV-Modellierung.
- Frontend- oder Backend-Entwicklungserfahrung zur Implementierung von Tracking oder kleinen UI-Änderungen.
- Kenntnisse in Datenengineering-Tools (Airflow, dbt, Spark).
- Erfahrung in der Arbeit über internationale Märkte und mehrsprachige Datensätze.
Warum uns beitreten?
- Vollständig remote.
- Vollzeit-Freelance-Rolle.
- Wettbewerbsfähige monatliche Vergütung.
Data Scientist - 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.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Data Scientist - 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 - RealAdvisor mit Bravour zu bestehen
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.
