Auf einen Blick
- Aufgaben: Analysiere Daten und führe Experimente durch, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen im E-Commerce mit Fokus auf datengetriebenen Entscheidungen.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, flexible Arbeitszeiten und Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Dynamisches Team mit großartigen Entwicklungschancen.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft des E-Commerce mit deinen Datenanalysen und Experimenten.
- Qualifikationen: Masterabschluss in Statistik oder verwandten Bereichen und Erfahrung in A/B-Testing.
Das prognostizierte 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.
Data Scientist - Experimentation & Causal Inference (m/w/d) Arbeitgeber: Schwarz Digits
Unser Unternehmen bietet eine inspirierende Arbeitsumgebung für Data Scientists, die sich auf Experimentation und kausale Inferenz spezialisiert haben. Mit einem starken Fokus auf Mitarbeiterentwicklung und einer offenen Unternehmenskultur fördern wir kreatives Denken und innovative Ansätze. Zudem profitieren unsere Mitarbeiter von flexiblen Arbeitszeiten und der Möglichkeit, an spannenden Projekten im dynamischen E-Commerce-Sektor zu arbeiten.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Data Scientist - Experimentation & Causal Inference (m/w/d) erhalten könnten
✨Tipp Nummer 1
Netzwerken ist der Schlüssel! Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit anderen Data Scientists in Kontakt zu treten. Teile deine Projekte und Erfahrungen, um sichtbar zu werden und vielleicht sogar Empfehlungen zu erhalten.
✨Tipp Nummer 2
Bereite dich auf technische Interviews vor! Übe typische Fragen zur statistischen Modellierung und A/B-Tests. Wir empfehlen, Mock-Interviews mit Freunden oder Kollegen durchzuführen, um dein Selbstvertrauen zu stärken.
✨Tipp Nummer 3
Zeige deine Leidenschaft für Daten! In Gesprächen kannst du über interessante Projekte sprechen, an denen du gearbeitet hast. Das zeigt nicht nur dein Wissen, sondern auch dein Engagement für das Feld.
✨Tipp Nummer 4
Bewirb dich direkt über unsere Website! So hast du die besten Chancen, gesehen zu werden. Wir freuen uns darauf, talentierte Data Scientists wie dich in unserem Team willkommen zu heißen!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Data Scientist - Experimentation & Causal Inference (m/w/d) mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Mach deine Bewerbung persönlich:Zeig uns, wer du bist! Verwende eine freundliche und authentische Sprache in deinem Anschreiben. Erzähl uns, warum du dich für die Stelle als Data Scientist interessierst und was dich an unserem Team begeistert.
Betone deine relevanten Erfahrungen:Stell sicher, dass du deine Erfahrungen in der statistischen Modellierung und A/B-Testing klar hervorhebst. Wir wollen wissen, wie du deine Fähigkeiten in der Praxis angewendet hast und welche Erfolge du erzielt hast.
Sei präzise und strukturiert:Halte deine Bewerbung übersichtlich und gut strukturiert. Verwende klare Absätze und Bullet Points, um wichtige Informationen hervorzuheben. So können wir schnell erkennen, dass du die richtige Person für den Job bist!
Bewirb dich über unsere Website:Wir empfehlen dir, deine Bewerbung direkt über unsere Website einzureichen. So stellst du sicher, dass sie schnell bei uns ankommt und wir sie zügig bearbeiten können. Wir freuen uns auf deine Unterlagen!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Schwarz Digits vorbereitet
✨Verstehe die Grundlagen der Inferenzstatistik
Stelle sicher, dass du die grundlegenden Konzepte der Inferenzstatistik beherrschst. Bereite dich darauf vor, Fragen zu Hypothesentests, Konfidenzintervallen und p-Werten zu beantworten. Zeige, dass du diese Konzepte in der Praxis anwenden kannst.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Denke an spezifische Projekte oder Erfahrungen, die du in der Vergangenheit hattest, insbesondere im Bereich A/B-Testing oder Experimentation. Sei bereit, deine Rolle, die verwendeten Methoden und die Ergebnisse klar und prägnant zu erläutern.
✨Kenntnis des Tech-Stacks
Mach dich mit den Tools und Technologien vertraut, die in der Stellenbeschreibung erwähnt werden. Wenn du beispielsweise mit Python, R oder SQL gearbeitet hast, sei bereit, darüber zu sprechen, wie du diese Tools in deinen Projekten eingesetzt hast.
✨Fragen stellen
Bereite einige durchdachte Fragen vor, die du dem Interviewer stellen kannst. Das zeigt dein Interesse an der Position und hilft dir, mehr über die Unternehmenskultur und die Erwartungen an die Rolle zu erfahren.
