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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: Schnelle Entscheidungswege, Gestaltungsspielräume und ein stabiles Unternehmensfundament.
- Andere Informationen: Langfristige Entwicklungsmöglichkeiten und enge Zusammenarbeit mit Experten.
- Warum dieser Job: Werde Teil eines innovativen Teams und forme die Zukunft datengetriebener Entscheidungen.
- Gewünschte Qualifikationen: Erfahrung in statistischer Modellierung, Python, SQL und Cloud-Technologien.
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/x) Arbeitgeber: Schwarz Digits
Kontaktperson:
Schwarz Digits HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Data Scientist - Experimentation & Causal Inference (m/w/x)
✨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 bei der Kontaktaufnahme
Wenn du eine interessante Stelle siehst, zögere nicht, direkt mit dem Team oder dem Hiring Manager in Kontakt zu treten. Zeig dein Interesse und stelle Fragen – das hinterlässt einen bleibenden Eindruck!
✨Bereite dich auf technische Interviews vor
Mach dich fit in Python und SQL, und übe typische Fragen zu statistischen Modellen und A/B-Tests. Je besser du vorbereitet bist, desto selbstbewusster kannst du auftreten!
✨Bewirb dich über unsere Website
Wir haben viele spannende Stellenangebote! Schau regelmäßig vorbei und bewirb dich direkt über unsere Website – so bist du immer auf dem neuesten Stand und erhöhst deine Chancen!
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Data Scientist - Experimentation & Causal Inference (m/w/x)
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 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 angewendet hast, und wie sie dir bei der Lösung komplexer Probleme geholfen haben.
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 der Praxis eingesetzt hast, um datengetriebene Entscheidungen zu treffen.
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 die besten Chancen auf eine schnelle Rückmeldung hast!
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Schwarz Digits vorbereitest
✨Verstehe die Grundlagen der Inferenzstatistik
Mach dich mit den grundlegenden Konzepten der Inferenzstatistik vertraut, wie p-Werten und Konfidenzintervallen. Sei bereit, diese Begriffe in einfachen Worten zu erklären, um zu zeigen, dass du nicht nur die Theorie verstehst, sondern auch in der Lage bist, sie praktisch anzuwenden.
✨Bereite dich auf technische Fragen vor
Erwarte technische Fragen zu Python, SQL und statistischen Modellen. Übe das Lösen von Problemen, die du in deinem bisherigen Job erlebt hast, und sei bereit, deinen Lösungsansatz zu erläutern. Zeige, dass du die Software-Engineering Best Practices beherrschst.
✨Präsentiere deine A/B-Testing-Erfahrungen
Bereite konkrete Beispiele für A/B-Tests vor, an denen du gearbeitet hast. Erkläre die Herausforderungen, die du gemeistert hast, und die Ergebnisse, die du erzielt hast. Dies zeigt, dass du praktische Erfahrung in der Experimentation hast und die Methodik beherrschst.
✨Kommunikation ist der Schlüssel
Da du als Brückenbauer zwischen Data Engineering und Business fungieren wirst, übe, komplexe statistische Konzepte einfach und verständlich zu erklären. Bereite dich darauf vor, wie du deine Ideen und Analysen klar und prägnant präsentieren kannst, sowohl auf Deutsch als auch auf Englisch.