Finde einen Job 
Finde eine Ausbildung 
Top Arbeitgeber 
Top Universitäten 
Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Verantworte das Design und die Auswertung von A/B-Tests im Pricing- & Marketing-Bereich.
- Arbeitgeber: Schwarz Digits, Teil der Schwarz Gruppe, treibt digitale Entscheidungen in Europa voran.
- Mitarbeitervorteile: Gestaltungsspielräume, schnelle Entscheidungswege und ein stabiles Fundament für deine Projekte.
- Andere Informationen: Langfristige Karrierechancen und enge Zusammenarbeit mit Experten im Team.
- Warum dieser Job: Werde Teil eines innovativen Teams und forme die Zukunft datengetriebener Entscheidungen.
- Gewünschte Qualifikationen: Erfahrung in statistischer Modellierung, Python und SQL sowie Kommunikationsfähigkeiten.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 45000 - 65000 € 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 ihren Erfahrungen und Tipps – oft ergeben sich so die besten Jobchancen!
✨Sei proaktiv!
Warte nicht nur auf Stellenanzeigen, sondern sprich aktiv Unternehmen an, die dich interessieren. Zeig dein Interesse und frag nach möglichen offenen Positionen oder Praktika.
✨Bereite dich auf Interviews vor!
Mach dir Gedanken über typische Fragen, die in deinem Bereich gestellt werden könnten. Übe deine Antworten laut, damit du im Interview selbstbewusst rüberkommst.
✨Bewirb dich direkt über unsere Website!
Wenn du bei uns arbeiten möchtest, schau dir die offenen Stellen auf unserer Website an und bewirb dich direkt dort. So hast du die besten Chancen, gesehen zu werden!
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 und Leidenschaft für die Position als Data Scientist zu vermitteln. Lass uns wissen, warum du Teil unseres Teams werden möchtest.
Betone deine relevanten Erfahrungen: Stell sicher, dass du deine Erfahrungen in der statistischen Modellierung und A/B-Testing klar hervorhebst. Wir wollen sehen, wie du deine Fähigkeiten in der Praxis angewendet hast und welche Erfolge du erzielt hast.
Technische Skills im Fokus: Da wir einen starken Fokus auf Python und SQL legen, solltest du diese Skills in deiner Bewerbung besonders betonen. Zeig uns, wie du Software-Engineering Best Practices anwendest und welche Tools du bereits genutzt hast.
Bewirb dich über unsere Website: Wir empfehlen dir, deine Bewerbung direkt über unsere Website einzureichen. So stellst du sicher, dass sie schnell und unkompliziert bei uns ankommt. Wir freuen uns darauf, von dir zu hören!
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Schwarz Digits vorbereitest
✨Verstehe die Grundlagen der Statistik
Mach dich mit den grundlegenden Konzepten der Inferenzstatistik vertraut, wie p-Werte und Konfidenzintervalle. Sei bereit, diese Konzepte in praktischen Beispielen zu erklären, um zu zeigen, dass du nicht nur theoretisches Wissen hast, sondern auch weißt, wie man es anwendet.
✨Praktische Erfahrung betonen
Bereite konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Berufserfahrung vor, insbesondere im Bereich A/B-Testing und Experimentation. Zeige, wie du statistische Modelle entwickelt und implementiert hast, und welche Ergebnisse du damit erzielt hast.
✨Technische Fähigkeiten demonstrieren
Sei bereit, über deine Erfahrungen mit Python, SQL und eventuell PySpark oder Cloud-Technologien zu sprechen. Du könntest sogar einige Code-Beispiele oder Projekte erwähnen, an denen du gearbeitet hast, um deine technischen Fähigkeiten zu untermauern.
✨Kommunikation ist der Schlüssel
Übe, komplexe statistische Konzepte einfach und verständlich zu erklären. Du wirst oft mit Nicht-Statistikern kommunizieren müssen, also zeige, dass du in der Lage bist, Brücken zu bauen und Informationen klar zu vermitteln.