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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Verantworte das Design und die Auswertung von A/B-Tests im Pricing- & Marketing-Umfeld.
- Arbeitgeber: Schwarz Digits, Teil der Schwarz Gruppe, treibt digitale Entscheidungen in Europa voran.
- Mitarbeitervorteile: Gestaltungsspielräume, schnelle Entscheidungswege und ein stabiles Unternehmensfundament.
- Andere Informationen: Internationale Teamkultur mit Fokus auf Wissenstransfer und langfristiger Entwicklung.
- Warum dieser Job: Werde Teil eines innovativen Teams und forme die Zukunft datengetriebener Entscheidungen.
- Gewünschte Qualifikationen: Master in Statistik oder verwandtem Feld, Erfahrung in statistischer Modellierung und Programmierung.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 55000 - 70000 € pro Jahr.
Ausbildung: Abgeschlossenes Studium (Master/Diplom) in Statistik, Mathematik, Informatik, Ökonometrie, Data Science oder einem verwandten quantitativen Feld mit starkem Fokus auf Inferenzstatistik.
Erfahrung: Du verfügst über fundierte Berufserfahrung (ca. 2-5 Jahre) in der statistischen Modellierung, idealerweise mit klarem Bezug zu A/B-Testing oder Experimentation im digitalen/E-Commerce Umfeld.
Tech-Stack & Engineering: Du bist extrem sicher im Umgang mit Python und SQL. Die Anwendung von Software-Engineering Best Practices (Clean Code, OOP, Versionierung mit Git) ist für dich selbstverständlich. Idealerweise hast du Erfahrung mit PySpark und Cloud-Infrastrukturen (GCP/Azure) oder Databricks.
Methodik: Begriffe wie p-Values, Konfidenzintervalle, Type-I/II-Error und multivariate Tests sind dein tägliches Handwerkszeug. Erfahrung mit Sequential Testing oder Causal Inference ist ein großer Pluspunkt.
Kommunikation: Du hast die Gabe, komplexe statistische Sachverhalte für Nicht-Statistiker verständlich aufzubereiten und fungierst gerne als Brückenbauer zwischen Data Engineering und Business.
Sprachen: Da wir ein internationales Team sind, kommunizierst du sicher auf Englisch. Deutschkenntnisse sind ein klares Plus für den reibungslosen Wissenstransfer in der Einarbeitungsphase.
Deine Aufgaben:
- End-to-End Experimentation: Du verantwortest das Experimental Design und die statistische Auswertung unserer A/B-Tests im Pricing- & Marketing-Umfeld. Dabei meisterst du Herausforderungen wie Power-Analysen, Randomisierungsstrategien und die methodisch saubere Interpretation komplexer Testergebnisse.
- Scalable Implementation & Tooling: Du bist nicht nur beratend tätig, sondern entwickelst aktiv mit. Du schreibst produktionsreifen Code (Python/SQL), entwickelst die statistischen Kernfunktionen unserer internen A/B-Testing-App weiter und integrierst automatisierte statistische Workflows in unsere Cloud-Datenlandschaft (GCP/Databricks).
- Methodische Speerspitze: Du evaluierst und implementierst fortgeschrittene statistische Verfahren (z.B. sequentielle Analyse oder bayesianische Ansätze), um die Effizienz und Aussagekraft unserer Experimente kontinuierlich zu verbessern.
- Statistisches Consulting: Du bist der erste Ansprechpartner für Product Manager, Analysten und Data Engineers bei statistischen Fragestellungen. Du hilfst dabei, Bias zu vermeiden und die Validität unserer Ergebnisse sicherzustellen.
- Knowledge Transfer & Nachfolge: Du übernimmst eine Schlüsselrolle in einem langfristig geplanten Generationenwechsel. In einer 3- bis 6-monatigen Onboarding-Phase arbeitest du eng mit unserem scheidenden Experten zusammen, um tiefes Domänenwissen zu übernehmen und die statistische Exzellenz im Team durch moderne Tech-Ansätze in die Zukunft zu führen.
Data Scientist - Experimentation & Causal Inference (gn) Arbeitgeber: Schwarz Digits
Kontaktperson:
Schwarz Digits HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Data Scientist - Experimentation & Causal Inference (gn)
✨Netzwerken, Netzwerken, Netzwerken!
Nutze LinkedIn und andere Plattformen, um mit Leuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Frag nach Insights über die Firma oder die Rolle, die dich interessiert. Oft sind es persönliche Kontakte, die dir den entscheidenden Vorteil verschaffen können!
✨Bereite dich auf das Vorstellungsgespräch vor!
Mach dir Gedanken über typische Fragen, die in deinem Bereich gestellt werden könnten, und übe deine Antworten. Zeig, dass du nicht nur die technischen Skills hast, sondern auch die Fähigkeit, komplexe Themen verständlich zu erklären.
✨Zeige deine Projekte!
Hast du an spannenden Projekten gearbeitet? Bring sie ins Gespräch! Zeig, wie du statistische Modelle angewendet hast und welche Ergebnisse du erzielt hast. Das gibt den Personalern einen konkreten Eindruck von deinem Können.
✨Bewirb dich direkt über unsere Website!
Wir lieben es, wenn du dich direkt über unsere Seite bewirbst. So kannst du sicherstellen, dass deine Bewerbung die richtigen Leute erreicht. Und hey, wir freuen uns immer über frische Talente, die unser Team verstärken wollen!
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Data Scientist - Experimentation & Causal Inference (gn)
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Mach deine Bewerbung persönlich: Zeig uns, wer du wirklich bist! Verwende eine freundliche und authentische Sprache, um deine Motivation für die Stelle als Data Scientist zu verdeutlichen. Lass uns wissen, warum du Teil unseres Teams werden möchtest und was dich an der Experimentation begeistert.
Betone deine technischen Skills: Da wir einen starken Fokus auf Python und SQL legen, solltest du deine Erfahrungen mit diesen Technologien klar hervorheben. Erzähl uns von Projekten, in denen du diese Skills eingesetzt hast, und wie du sie in der Praxis angewendet hast.
Statistische Kenntnisse sind entscheidend: Stell sicher, dass du deine Kenntnisse in Inferenzstatistik und A/B-Testing deutlich machst. Nenne spezifische Methoden oder Techniken, die du beherrschst, und wie du sie in früheren Positionen angewendet hast, um Ergebnisse zu erzielen.
Bewirb dich über unsere Website: Wir empfehlen dir, deine Bewerbung direkt über unsere Website einzureichen. So stellst du sicher, dass alle Unterlagen an die richtige Stelle gelangen und du keine wichtigen Schritte im Bewerbungsprozess verpasst.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Schwarz Digits vorbereitest
✨Verstehe die Grundlagen der Statistik
Mach dich mit den grundlegenden Konzepten wie p-Werten, Konfidenzintervallen und Fehlerarten vertraut. Sei bereit, diese Begriffe in einfachen Worten zu erklären, um zu zeigen, dass du nicht nur die Theorie beherrschst, sondern auch in der Lage bist, sie verständlich zu kommunizieren.
✨Praktische Erfahrung demonstrieren
Bereite konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Berufserfahrung vor, die deine Fähigkeiten in der statistischen Modellierung und A/B-Tests zeigen. Zeige, wie du Herausforderungen gemeistert hast und welche Ergebnisse du erzielt hast, um deine praktische Kompetenz zu untermauern.
✨Technische Fähigkeiten hervorheben
Stelle sicher, dass du deine Kenntnisse in Python, SQL und eventuell PySpark klar kommunizierst. Bereite dich darauf vor, technische Fragen zu beantworten oder sogar kleine Coding-Aufgaben während des Interviews zu lösen, um deine Programmierfähigkeiten unter Beweis zu stellen.
✨Kommunikation ist der Schlüssel
Übe, komplexe statistische Konzepte so zu erklären, dass auch Nicht-Statistiker sie verstehen. Dies zeigt nicht nur deine Fachkenntnisse, sondern auch deine Fähigkeit, als Brückenbauer zwischen verschiedenen Teams zu fungieren, was für die Rolle entscheidend ist.