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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 Fundament für deine Projekte.
- 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: 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 Py Spark 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, Netzwerken, Netzwerken!
Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit anderen Data Scientists und Fachleuten in Kontakt zu treten. Teile deine Projekte und Insights, um sichtbar zu werden und vielleicht sogar Empfehlungen zu erhalten.
✨Präsentiere deine Skills!
Bereite eine kurze Präsentation oder ein Portfolio vor, das deine besten Projekte zeigt. Zeige, wie du statistische Modelle in der Praxis angewendet hast, besonders im Bereich A/B-Testing und Experimentation.
✨Sei proaktiv!
Wenn du eine interessante Stelle siehst, zögere nicht, direkt Kontakt aufzunehmen. Frag nach einem informellen Gespräch, um mehr über die Unternehmenskultur und die Herausforderungen im Team zu erfahren.
✨Bewirb dich über unsere Website!
Wir bei StudySmarter lieben es, Talente zu entdecken! Bewirb dich direkt über unsere Website, um sicherzustellen, dass deine Bewerbung die richtige Aufmerksamkeit erhält. Lass uns gemeinsam die digitale Entscheidungsfreiheit vorantreiben!
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Data scientist - experimentation & causal inference (m/w/d)
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Mach es persönlich!: Zeig uns, wer du bist! Verwende in deinem Anschreiben eine persönliche Ansprache und erzähle uns, warum du dich für die Stelle als Data Scientist interessierst. Das macht deine Bewerbung einzigartig und hebt dich von anderen ab.
Statistik ist dein Freund!: Da wir einen starken Fokus auf Inferenzstatistik haben, solltest du in deiner Bewerbung klar darlegen, wie du diese Kenntnisse in der Praxis angewendet hast. Nenne konkrete Beispiele aus deinen bisherigen Erfahrungen, besonders im Bereich A/B-Testing oder Experimentation.
Technische Skills hervorheben!: Wir suchen jemanden, der sicher mit Python und SQL umgehen kann. Vergiss nicht, deine technischen Fähigkeiten in den Vordergrund zu stellen und vielleicht ein paar Projekte zu erwähnen, bei denen du diese Technologien eingesetzt hast. Das zeigt uns, dass du die richtige Person für unser Team bist!
Bewirb dich über unsere Website!: Um sicherzustellen, dass deine Bewerbung direkt bei uns landet, bewirb dich bitte über unsere Website. So können wir deine Unterlagen schnell und unkompliziert bearbeiten und du bist einen Schritt näher an deinem Traumjob!
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 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 hervorheben
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 damit erzielt hast.
✨Technische Fähigkeiten demonstrieren
Sei bereit, über deine Erfahrungen mit Python, SQL und eventuell Py Spark zu sprechen. Du könntest sogar einige Code-Beispiele oder Projekte erwähnen, an denen du gearbeitet hast, um deine technischen Fähigkeiten zu untermauern.
✨Kommunikationsfähigkeiten betonen
Da du als Brückenbauer zwischen Data Engineering und Business fungieren wirst, ist es wichtig, deine Kommunikationsfähigkeiten zu betonen. Bereite dich darauf vor, zu erklären, wie du komplexe statistische Konzepte für Nicht-Statistiker aufbereitet hast und wie du sicher auf Englisch kommunizierst.