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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Analysiere Daten und führe Experimente durch, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen.
- Arbeitgeber: Innovatives Unternehmen im E-Commerce mit Fokus auf datengetriebenen Entscheidungen.
- Mitarbeitervorteile: Attraktives Gehalt, flexible Arbeitszeiten und Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Andere Informationen: Dynamisches Team mit vielen Entwicklungsmöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft des E-Commerce mit deinen analytischen Fähigkeiten und kreativen Ideen.
- Gewünschte Qualifikationen: Abgeschlossenes Studium in einem quantitativen Feld und Erfahrung in statistischer Modellierung.
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.
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)
✨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!
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 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: Hebe deine Erfahrungen in der statistischen Modellierung und A/B-Testing hervor. Wir wollen wissen, wie du diese Fähigkeiten in der Praxis angewendet hast und welche Erfolge du erzielt hast. Sei konkret!
Zeige deine Leidenschaft für Daten: Erkläre, warum du eine Leidenschaft für Daten und Experimentation hast. Teile Beispiele von Projekten oder Herausforderungen, die du gemeistert hast. Lass uns spüren, dass du für die Rolle brennst!
Bewirb dich über unsere Website: Wir empfehlen dir, deine Bewerbung direkt über unsere Website einzureichen. So stellst du sicher, dass wir alle Informationen schnell und einfach erhalten. Wir freuen uns darauf, von dir zu hören!
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Schwarz Digits vorbereitest
✨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 nicht nur theoretisch verstehst, sondern auch praktisch 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. Das zeigt, dass du praktische Erfahrung hast und die Theorie in die Praxis umsetzen kannst.
✨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. Das zeigt, dass du die technischen Anforderungen der Position verstehst.
✨Fragen stellen ist wichtig
Bereite einige Fragen vor, die du dem Interviewer stellen kannst. Das können Fragen zur Unternehmenskultur, zu den aktuellen Projekten im Bereich Experimentation oder zu den Herausforderungen, denen das Team gegenübersteht, sein. Das zeigt dein Interesse an der Position und hilft dir, herauszufinden, ob das Unternehmen gut zu dir passt.