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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 methodische Tiefe und technische Exzellenz.
- Warum dieser Job: Werde Teil eines innovativen Teams und forme die Zukunft datengetriebener Entscheidungen.
- Gewünschte Qualifikationen: Abgeschlossenes Studium in Statistik oder Data Science und Erfahrung in statistischer Modellierung.
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 (m/w/d) Arbeitgeber: Schwarz Digits
Kontaktperson:
Schwarz Digits HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Data Scientist - Experimentation & Causal Inference (m/w/d)
✨Netzwerken ist alles!
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 Empfehlungen, die den Unterschied machen!
✨Bereite dich auf das Interview 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 einfach zu erklären.
✨Zeig deine Projekte!
Hast du an spannenden Projekten gearbeitet? Bring sie ins Gespräch! Ob es sich um A/B-Tests oder Datenanalysen handelt, zeig, wie du deine Skills in der Praxis angewendet hast. Das macht einen bleibenden Eindruck!
✨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 bereichern!
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Data Scientist - Experimentation & Causal Inference (m/w/d)
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: Der einfachste Weg, um Teil unseres Teams zu werden, ist die Bewerbung über unsere Website. So stellst du sicher, dass deine Unterlagen direkt bei uns landen und wir sie schnellstmöglich prüfen können!
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 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 betonen
Bereite konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Berufserfahrung vor, insbesondere im Bereich A/B-Testing und Experimentation. Zeige, wie du statistische Modelle angewendet hast, um datengestützte Entscheidungen zu treffen und welche Ergebnisse du erzielt hast.
✨Technische Fähigkeiten demonstrieren
Sei bereit, deine Kenntnisse in Python und SQL zu demonstrieren. Vielleicht kannst du sogar ein kleines Projekt oder eine Code-Schnipsel mitbringen, um deine Fähigkeiten zu zeigen. Das gibt dem Interviewer einen praktischen Einblick in deine technischen Fertigkeiten.
✨Kommunikation ist der Schlüssel
Übe, komplexe statistische Sachverhalte einfach und klar zu erklären. Du wirst oft als Brückenbauer zwischen Data Engineering und Business fungieren, also zeige, dass du in der Lage bist, beide Seiten zu verstehen und zu verbinden.