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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Verantworte das Design und die Auswertung von A/B-Tests im Pricing- & Marketing-Bereich.
- Arbeitgeber: Schwarz Digits, Teil der Schwarz Gruppe, treibt digitale Entscheidungen in Europa voran.
- Mitarbeitervorteile: Gestaltungsspielräume, schnelle Entscheidungswege und ein stabiles Arbeitsumfeld.
- Andere Informationen: Werde Teil eines dynamischen Teams mit exzellenter technischer Expertise.
- Warum dieser Job: Nutze deine statistischen Fähigkeiten, um echte Auswirkungen auf datengetriebene Entscheidungen zu haben.
- Gewünschte Qualifikationen: Master in Statistik oder verwandtem Feld 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 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.
Einleitungstext: Schwarz Digits schafft das technologische Fundament für digitale Entscheidungsfreiheit in Europa. Als IT- und Digitalsparte der Schwarz Gruppe entwickeln und verantworten wir einerseits die IT-Infrastrukturen für die Handelssparten Lidl und Kaufland sowie die Schwarz Produktion und PreZero. Gleichzeitig agieren wir als unabhängiger Anbieter am externen Markt, um Unternehmen in ganz Europa bei ihrer digitalen Transformation zu unterstützen. Unsere Kernleistungen bündeln wir in den Bereichen Cloud, Cyber Security, Data & AI, Communication und Workspace. Trage auch du zur digitalen Entscheidungsfreiheit in Europa bei.
Bei uns arbeitest du an der Schnittstelle zwischen Agilität und Sicherheit: Du profitierst von den schnellen Entscheidungswegen, genießt echte Gestaltungsspielräume in deinen Projekten und baust dabei auf das stabile Fundament der Schwarz Gruppe.
Im Bereich Data Tech & Enablement gestalten wir datengetriebene Entscheidungen entlang der gesamten Customer Journey unseres internen Kunden Lidl Online. Unser Team ist stolz auf seine methodische Tiefe und technische Exzellenz – und hier kommst du ins Spiel: Um unsere Experimentierkultur auf das nächste Level zu heben und unsere Systeme zukunftsfähig zu skalieren, suchen wir eine methodisch exzellente und technisch versierte Verstärkung, die statistische Theorie nahtlos in produktiven Code übersetzt.
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 Gruppe
Kontaktperson:
Schwarz Gruppe HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Data Scientist - Experimentation & Causal Inference (m/w/x)
✨Netzwerken ist alles!
Nutze LinkedIn und andere Plattformen, um mit Leuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Frag nach Insights oder Tipps – oft sind es persönliche Empfehlungen, die dir den entscheidenden Vorteil verschaffen können.
✨Sei proaktiv!
Warte nicht darauf, dass die Stellenanzeigen auf dich zukommen. Recherchiere Unternehmen, die dich interessieren, und kontaktiere sie direkt. Zeig dein Interesse und frage nach möglichen offenen Positionen.
✨Bereite dich auf Interviews vor!
Mach dich mit typischen Fragen für Data Scientists vertraut und übe deine Antworten. Sei bereit, deine Erfahrungen mit A/B-Tests und statistischen Methoden zu erläutern. Das zeigt, dass du wirklich weißt, wovon du sprichst.
✨Bewirb dich über unsere Website!
Wenn du bei uns arbeiten möchtest, bewirb dich direkt über unsere Website. So hast du die besten Chancen, gesehen zu werden und zeigst, dass du wirklich an unserer Mission interessiert bist.
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 relevanten Erfahrungen: Stell sicher, dass du deine Erfahrungen in der statistischen Modellierung und A/B-Testing klar hervorhebst. Wir wollen sehen, wie du deine Fähigkeiten in der Praxis angewendet hast und welche Erfolge du erzielt hast.
Technische Skills im Fokus: Da wir einen starken Fokus auf Python und SQL legen, solltest du diese Skills in deiner Bewerbung besonders betonen. Zeig uns, wie du Clean Code und Software-Engineering Best Practices anwendest, um uns von deinen technischen Fähigkeiten zu überzeugen.
Bewirb dich über unsere Website: Der einfachste Weg, um Teil unseres Teams zu werden, ist, dich direkt über unsere Website zu bewerben. So stellst du sicher, dass deine Bewerbung schnell und unkompliziert bei uns ankommt. Wir freuen uns darauf, von dir zu hören!
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Schwarz Gruppe vorbereitest
✨Verstehe die Grundlagen der Statistik
Mach dich mit den grundlegenden Konzepten der Inferenzstatistik vertraut, wie p-Werte und Konfidenzintervalle. Sei bereit, diese Konzepte 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 erzielt hast.
✨Technische Fähigkeiten demonstrieren
Stelle sicher, dass du deine Kenntnisse in Python und SQL klar darstellst. Bereite dich darauf vor, spezifische Projekte oder Herausforderungen zu besprechen, bei denen du diese Technologien eingesetzt hast, und erkläre, wie du Software-Engineering Best Practices angewendet hast.
✨Kommunikationsfähigkeiten betonen
Da du als Brückenbauer zwischen Data Engineering und Business fungieren wirst, ist es wichtig, deine Kommunikationsfähigkeiten zu betonen. Übe, komplexe statistische Sachverhalte einfach und klar zu erklären, um zu zeigen, dass du in der Lage bist, mit verschiedenen Stakeholdern effektiv zu kommunizieren.