Auf einen Blick
- Aufgaben: Verantworte das Design und die Auswertung von A/B-Tests im Pricing- & Marketing-Bereich.
- Unternehmen: Schwarz Digits, Teil der Schwarz Gruppe, treibt digitale Entscheidungen in Europa voran.
- Vorteile: Gestaltungsspielräume, schnelle Entscheidungswege und ein stabiles Unternehmensfundament.
- Weitere Informationen: Langfristige Entwicklungsmöglichkeiten und enge Zusammenarbeit mit Experten.
- Warum dieser Job: Werde Teil eines innovativen Teams und forme die Zukunft datengetriebener Entscheidungen.
- Qualifikationen: Erfahrung in statistischer Modellierung, Python und SQL sowie Kommunikationsfähigkeiten.
Das prognostizierte 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 (gn) Arbeitgeber: Schwarz Gruppe
Schwarz Digits ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern die Möglichkeit bietet, an der Spitze der digitalen Transformation in Europa zu arbeiten. Mit einem starken Fokus auf agile Arbeitsmethoden und schnellen Entscheidungswegen fördert das Unternehmen eine innovative und unterstützende Arbeitskultur, in der Mitarbeiter ihre Fähigkeiten weiterentwickeln können. Zudem profitieren Sie von einer umfassenden Einarbeitung und der Chance, in einem internationalen Team an spannenden Projekten zu arbeiten.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Data Scientist - Experimentation & Causal Inference (gn) erhalten könnten
✨Tip 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.
✨Tip Nummer 2
Bereite dich auf technische Interviews vor! Übe typische Fragen zu statistischen Modellen und A/B-Tests. Zeige, dass du nicht nur die Theorie beherrschst, sondern auch praktische Lösungen anbieten kannst.
✨Tip Nummer 3
Sei bereit, deine Ergebnisse zu präsentieren! Du musst komplexe Daten verständlich machen können. Übe, wie du deine Analysen und deren Bedeutung für das Business klar und prägnant kommunizierst.
✨Tip Nummer 4
Bewirb dich direkt über unsere Website! So zeigst du dein Interesse an der Stelle und hast die besten Chancen, im Auswahlprozess wahrgenommen zu werden. Lass uns gemeinsam die digitale Entscheidungsfreiheit gestalten!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Data Scientist - Experimentation & Causal Inference (gn) 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 der Arbeit bei StudySmarter begeistert.
Betone deine relevanten Erfahrungen:Stell sicher, dass du deine Erfahrungen in der statistischen Modellierung und A/B-Testing klar hervorhebst. Zeig uns, wie du deine Fähigkeiten in Python und SQL eingesetzt hast, um echte Probleme zu lösen. Das macht einen großen Unterschied!
Sei präzise und strukturiert:Halte deine Bewerbung übersichtlich und gut strukturiert. Verwende klare Absätze und Aufzählungen, um deine Qualifikationen und Erfahrungen darzustellen. So können wir schnell erkennen, dass du die richtige Person für unser Team bist.
Bewirb dich über unsere Website:Wir freuen uns darauf, deine Bewerbung über unsere Website zu erhalten! Das macht es uns einfacher, alles zu verwalten und sicherzustellen, dass du die Aufmerksamkeit bekommst, die du verdienst. Also, zögere nicht und bewirb dich noch heute!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Schwarz Gruppe vorbereitet
✨Verstehe die Grundlagen der Inferenzstatistik
Mach dich mit den grundlegenden Konzepten der Inferenzstatistik vertraut, wie p-Werte, Konfidenzintervalle und Fehlerarten. 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 mit A/B-Tests
Bereite konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Berufserfahrung vor, in denen du A/B-Tests durchgeführt hast. Erkläre, wie du das Experimental Design geplant hast und welche statistischen Methoden du angewendet hast, um die Ergebnisse zu analysieren. Das zeigt, dass du nicht nur theoretisches Wissen hast, sondern auch praktische Fähigkeiten.
✨Technische Fähigkeiten demonstrieren
Stelle sicher, dass du deine Kenntnisse in Python und SQL hervorhebst. Bereite dich darauf vor, spezifische Projekte oder Herausforderungen zu besprechen, bei denen du diese Technologien eingesetzt hast. Zeige, dass du mit Software-Engineering Best Practices vertraut bist und wie du diese in deinen Projekten angewendet hast.
✨Kommunikation ist der Schlüssel
Übe, komplexe statistische Konzepte so zu erklären, dass auch Nicht-Statistiker sie verstehen können. Dies ist besonders wichtig, da du als Brückenbauer zwischen Data Engineering und Business fungieren wirst. Überlege dir Beispiele, wie du in der Vergangenheit erfolgreich kommuniziert hast, um deine Ideen zu vermitteln.
