Auf einen Blick
- Aufgaben: Treibe datengestützte Entscheidungen zur Verbesserung der Katalogerfahrung und -struktur.
- Unternehmen: Vinted, Europas führende Plattform für Second-Hand-Mode mit über 2.000 Mitarbeitern.
- Vorteile: 30 Tage Urlaub, neueste MacBooks, Homeoffice-Unterstützung und individuelle Lernbudgets.
- Weitere Informationen: Hybrides Arbeiten mit flexiblen Bürozeiten und einem engagierten Team.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft des Second-Hand-Shoppings und mache einen echten Unterschied.
- Qualifikationen: Mindestens 2 Jahre Erfahrung in Datenanalyse und A/B-Tests, Kenntnisse in SQL und Python.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 61200 - 82800 € pro Jahr.
Overview
Our mission is to make second-hand the first choice, and we are looking for people who want to help us get there.
Every day, we work together to help our members buy and sell pre-loved clothing and lifestyle items, giving each piece a second life.
The Vinted Group is made up of three business units that support this mission:
Vinted Marketplace is Europe's leading platform for second-hand fashion and a growing range of categories, connecting millions of members across 20+ markets to help items find a new life.
Vinted Go enhances the shipping experience with a vast network of pick-up/drop-off points, partnering with more than 60 carriers across Europe, with added services like item verification for peace of mind on high-value pieces.
Vinted Pay provides secure, reliable payments to buyers and sellers across Europe, integrated into the Vinted app to keep transactions safe and easy.
Founded in 2008 in Lithuania, Vinted began as a way for friends to find new homes for clothes they no longer needed.
Today, our headquarters remain in Vilnius with offices across Europe and a team of over 2,000 people.
Information About The Position
Join Vinted's Category Experience team, where we drive expansion into new categories and improve existing ones.
The team focuses on understanding, developing and expanding the catalog structure.
They work closely with Product teams across Vilnius and Berlin to ensure that our category tree and navigation tools fulfill members’ needs and are easy to use.
As a Decision Scientist, you will drive data-informed decisions to enhance the member experience with the catalog.
You will also be part of the cross-domain Data Science & Analytics (DSA) guild, interacting and learning from all data professionals at Vinted.
Responsibilities
- Partner with your team and stakeholders to identify strategic opportunities, answer critical business questions, and provide data-driven recommendations that improve category structures, taxonomy design, and member experience.
- Co-create and support the product experimentation roadmap by defining A/B testing requirements, ensuring appropriate tracking is in place, and analysing test results to validate opportunities, measure business impact, and inform decisions using statistical methods and data visualization.
- Select, calculate, and monitor key performance indicators and behavioural metrics, proactively flagging issues and uncovering insights through deeper analysis.
- Collaborate with Taxonomists to enable a data-driven approach to taxonomy design and category structure.
- Support the Ontologies Platform (engineering) team to answer data analytics questions.
- Communicate findings, insights, and recommendations clearly to relevant stakeholders, contributing to a data-driven culture and promoting analytics best practices.
Qualifications
- Experience as a Decision Scientist, Analyst, or similar role with a strong data component (typically 2+ years).
- Experience designing and running product experiments (A/B testing); knowledge of statistical modelling and probability theory; experience with causal inference is a bonus.
- Strong business results orientation with the ability to connect scientific approaches with pragmatic problem-solving.
- Strong communicator who can present results to both technical and non-technical audiences.
- Proficiency in SQL and Python.
- Experience with BI tools (e. g., Looker, Tableau, Power BI).
- Excellent written and spoken English.
- Work perks
- The opportunity to benefit from our share options programme
- 30 days of paid annual leave
- Newest Mac Book models
- Digital mental and emotional health support and Employee Assistant Program (EAP)
- Home office support: IT workstation equipment and a personal budget up to €540 for home workplace furniture
- Lunch benefit per workday
- Frequent team-building events
- A personal monthly budget for shopping on Vinted
- Access to a discounted gym membership plan
- Pension Plan with Vinted matching 150% of your chosen contribution
- Supplemental Private Health Insurance
- Life and Disability insurance
- Subsidised Deutschlandticket for commuting by public transport
- Opportunity to spend up to 90 days per year on workation, with 21 days outside the EU
- Dog-friendly office
- Working at Vinted
Individual Learning Budget for professional growth through courses, certifications, workshops, and more.
Hybrid Work with 2 days in the office recommended but not enforced.
Equal Opportunity commitment to an inclusive workplace and fair treatment of all applicants.
- The annual gross salary range for this position is: €61,200 - €82,800 EUR
- #J-18808-Ljbffr
Decision Scientist, Supply Arbeitgeber: Remotely
CarVia ist ein herausragender Arbeitgeber, der dir die Möglichkeit bietet, in einem dynamischen und innovativen Umfeld zu arbeiten. Mit flexiblen Arbeitszeiten, Homeoffice-Optionen und einem attraktiven Provisionsmodell fördern wir nicht nur deine berufliche Entwicklung durch vielfältige Weiterbildungsangebote, sondern bieten auch die hochwertigste Fahrzeugflotte Deutschlands. Werde Teil eines ehrgeizigen Teams, das gemeinsam an der Spitze der digitalen Mobilitätslösungen arbeitet und erlebe ein modernes Arbeitsumfeld, das auf schnelles Wachstum und Effizienz ausgerichtet ist.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Decision Scientist, Supply 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 Remotely 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 Decision Scientist, Supply 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 Decision Scientist, Supply bei Remotely gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Remotely 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 Remotely entscheidend sein!
