Auf einen Blick
- Aufgaben: Analysiere Daten und entwickle innovative Musikprodukte für Künstler und Fans.
- Unternehmen: Spotify, ein führendes Unternehmen im Bereich Musiktechnologie mit Fokus auf Künstler.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, Gesundheitsleistungen, flexible Arbeitszeiten und großzügige Urlaubsregelungen.
- Weitere Informationen: Dynamisches Team mit Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung und flexibler Arbeitsumgebung.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Musik mit KI und verbessere das Erlebnis für Millionen von Hörern.
- Qualifikationen: Erfahrung in Datenanalyse, SQL, Python und A/B-Tests erforderlich.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 110000 - 157000 € pro Jahr.
Wir suchen einen Data Scientist, der dem Artist-First AI Music Lab von Spotify beitritt. Unser Team entwickelt modernste generative Technologien für Musik, die bahnbrechende Erlebnisse für Fans und Künstler schaffen. Wir erfinden völlig neue Produkte, die Künstler und Kreative in den Mittelpunkt stellen und feiern – indem wir Künstler und Songwriter durch Prinzipien wie Wahlfreiheit, Transparenz, faire Vergütung und eine vertiefte Verbindung zwischen Künstlern und Fans priorisieren.
Als Data Scientist in diesem Team werden Sie dazu beitragen, die neuesten AI-Forschungen mit herausragenden Produkterlebnissen zu verbinden. Ihre Arbeit wird sicherstellen, dass jede Funktion, die wir einführen, auf datengestützten Erkenntnissen basiert und die Verbindung zwischen mehr als 700 Millionen Hörern und den Schöpfern, die sie lieben, bedeutungsvoll stärkt.
Was Sie tun werden:
- Analytische Projekte von Anfang bis Ende leiten, von der Hypothesenbildung und Datenexploration bis hin zu Empfehlungen für die Produktleitung
- Erfolgsmetriken für generative Musikfunktionen und -systeme entwickeln und verwalten
- A/B-Tests und kausale Studien entwerfen und analysieren, um die Auswirkungen von Produkten und Modellen zu bewerten
- Explorative Analysen durchführen, um Möglichkeiten zur Verbesserung der Erlebnisse für Hörer und Künstler zu entdecken
- Skalierbare Dashboards erstellen, um die Gesundheit von Funktionen und die Auswirkungen auf das Ökosystem zu überwachen
- Bewertungen für generative Musiksysteme entwerfen und durchführen, Risiken und Chancen in Bezug auf Eingaben, Ausgaben und Qualität bewerten
- Mit Produkt-, Design-, Forschungs-, Marketing- und Engineering-Teams zusammenarbeiten, um Erkenntnisse in Produktanforderungen zu übersetzen
- Eng mit Ingenieuren und AI-Forschern zusammenarbeiten, um Evaluierungssignale in die Modellentwicklungsabläufe zu integrieren
- Komplexe Ergebnisse durch klare, umsetzbare Narrative kommunizieren, die die Produktstrategie und Entscheidungen über den Fahrplan informieren
Wer Sie sind:
- Sie haben einen Abschluss in Informatik, Statistik, Wirtschaft, Operations Research, quantitativer Sozialwissenschaft oder einem verwandten Bereich (oder gleichwertige Erfahrung)
- Sie bringen mehr als 4 Jahre Erfahrung als Data Scientist mit, in der Sie Produktentscheidungen durch Daten beeinflussen
- Sie sind sehr versiert in SQL und Python und fühlen sich wohl im Umgang mit großangelegten Datensätzen
- Sie nutzen AI-gestützte Tools (z.B. Cursor, Copilot), um Analysen und Arbeitsabläufe zu beschleunigen
- Sie haben ein starkes Produktverständnis und eine ergebnisorientierte Perspektive – Sie suchen das „Warum“ hinter den Daten
- Sie haben Erfahrung mit A/B-Tests, kausaler Inferenz und fortgeschrittenen statistischen Methoden und üben starkes Urteilsvermögen bei methodischen Entscheidungen aus
- Sie verstehen maschinelles Lernen und können Modelle über Offline-Metriken hinaus bewerten, indem Sie menschliches Urteilsvermögen auf Qualität und Auswirkungen anwenden
- Sie gedeihen in unklaren, von Null auf Eins-Umgebungen und genießen es, Metriken und Möglichkeiten für völlig neue Produktkategorien zu definieren
- Sie sind motiviert, echten Wert für Musikfans und Musikschaffende zu schaffen
Wo Sie sein werden:
Wir bieten Ihnen die Flexibilität, dort zu arbeiten, wo Sie am besten arbeiten! Für diese Rolle können Sie sich innerhalb der EST-Zeitzone befinden, solange wir einen Arbeitsstandort haben. Dieses Team arbeitet innerhalb der Eastern Standard Time Zone zur Zusammenarbeit.
Die Gehaltsspanne für diese Position in den Vereinigten Staaten liegt zwischen 110.018 und 157.169 USD zuzüglich Eigenkapital. Die für diese Position verfügbaren Leistungen umfassen Krankenversicherung, sechs Monate bezahlten Elternurlaub, 401(k)-Rentenplan, monatliche Essenszulage, 23 bezahlte Urlaubstage, 13 bezahlte flexible Feiertage und bezahlten Krankheitsurlaub. Diese Spannen können in Zukunft geändert werden. Spotify ist ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit bietet. Bei Spotify sind wir leidenschaftlich für Inklusivität und stellen sicher, dass unser gesamter Rekrutierungsprozess für alle zugänglich ist. Wir haben Möglichkeiten, während des Interviewprozesses angemessene Vorkehrungen zu beantragen und Ihnen bei Ihren Bedürfnissen zu helfen. Wenn Sie in irgendeiner Phase des Bewerbungs- oder Interviewprozesses Unterstützung benötigen, lassen Sie es uns bitte wissen – wir sind hier, um Sie in jeder möglichen Weise zu unterstützen.
Data Scientist - Music Mission Arbeitgeber: Spotify
Spotify ist ein hervorragender Arbeitgeber, der eine innovative und inklusive Arbeitskultur fördert. Als Data Scientist im Artist-First AI Music Lab haben Sie die Möglichkeit, an bahnbrechenden Technologien zu arbeiten, die Künstler und Fans näher zusammenbringen. Mit flexiblen Arbeitsbedingungen, umfangreichen Sozialleistungen und einem klaren Fokus auf Mitarbeiterentwicklung bietet Spotify eine bedeutungsvolle und erfüllende Karriere in der Musikbranche.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Data Scientist - Music Mission erhalten könnten
✨Wende dich an die richtigen Communities
Schau dir Online-Communities und Foren an, die sich um Data Science drehen, wie Kaggle oder GitHub. Engagiere dich dort aktiv, teile deine Projekte und lerne von anderen – das wird dir helfen, nicht nur einen Fuß in die Tür zu bekommen, sondern auch wertvolle Kontakte zu knüpfen.
✨Präsentiere deine Daten-Projekte
Baue ein Portfolio auf, das deine besten Projekte zeigt. Nutze Plattformen wie GitHub oder eine persönliche Webseite, um deine Arbeiten zu veröffentlichen. Arbeitgeber im Data Science-Bereich schauen oft direkt auf praktische Erfahrungen, also zeig, was du drauf hast!
✨Nimm an Meetups und Hackathons teil
Besuche lokale Data Science-Meetups oder nehme an Hackathons teil. Diese Veranstaltungen sind nicht nur super, um dein Wissen zu erweitern, sondern auch Gold wert für Networking. Du lernst Fachkollegen kennen und kannst auf Lockere Art und Weise Eventualjobs ergattern.
✨Direkte Bewerbungen über unsere Seite
Vergiss nicht, direkt auf unserer Website nach Stellenangeboten bei Spotify zu schauen. Hier kannst du dich auf offene Datenwissenschaftsstellen bewerben und zeigst damit direktes Interesse, das viele Arbeitgeber schätzen!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Data Scientist - Music Mission mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Lass deine Daten sprechen!:In einem Bereich wie Data Science ist es entscheidend, dass du deine praktischen Fähigkeiten präsentierst. Wenn du an Projekten gearbeitet hast, die deine Analysefähigkeiten oder dein Wissen über Machine Learning demonstrieren, teile sie in deinem Lebenslauf oder füge einen Link zu deinem GitHub-Portfolio bei. Die Daten, die du analysiert hast, und die Tools, die du verwendest, sollten klar hervorgehoben werden.
Ergebnisse quantifizieren!:Unterstütze deine Erfahrung mit quantifizierbaren Ergebnissen. Zeige, wie du durch deine Analysen oder Modelle zur Entscheidungsfindung beigetragen hast oder wie deine Berechnungen den Rohdaten neue Erkenntnisse entlockt haben. Arbeitgeber in der Data Science sind oft an konkreten Verbesserungen und Effizienzsteigerungen interessiert!
Erläutere deine Lernbereitschaft!:Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, zeige in deinem Anschreiben, dass du bereit bist, zu lernen und dich weiterzuentwickeln. Sprich über deine Neugier für neue Technologien oder Methoden im Data Science Bereich. Vielleicht hast du auch Kurse besucht oder Zertifikate erworben, die deine Begeisterung zeigen!
Die richtige technische Sprache!:Achte darauf, dass deine Bewerbung alle relevanten technischen Begriffe enthält, die in der Data Science gebräuchlich sind. Nenne spezifische Programmier- und Analysetools wie Python, R oder SQL, die du beherrschst. Dies macht es für die Rekrutierer einfacher, schnell zu erkennen, dass du für die Rolle als Data Scientist - Music Mission bei Spotify gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Spotify vorbereitet
✨Bereite deine technischen Skills vor
In einem Vorstellungsgespräch für eine Data-Science-Position wird oft dein Wissen über Tools wie Python, R oder SQL getestet. Mach dich mit gängigen Algorithmen und deren Einsatzmöglichkeiten vertraut, denn technische Fragen können schnell kommen. Lass uns sicherstellen, dass du in diesen Bereichen glänzt!
✨Verschaffe dir einen Überblick über Projekte
Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, ist es wichtig, dass du konkrete Erfahrungen und Projekte vorweisen kannst. Wenn du bereits an Data-Science-Projekten gearbeitet hast, sei bereit, diese in der Tiefe zu erläutern und zu diskutieren, wie du die Probleme gelöst hast. Dein Portfolio kann hier einen echten Unterschied machen!
✨Vorbereitung auf case studies
In Data-Science-Interviews sind case studies und praktische Probleme häufig Teil des Gesprächs. Übe, wie du strukturiert und logisch an solche Aufgaben herangehst. Arbeitgeber möchten sehen, wie du Daten analysierst und Lösungen entwickelst – bring also deine analytischen Fähigkeiten mit!
✨Zeige deine Leidenschaft für Daten
Mehr denn je geht es bei einer Vollzeitstelle darum, dass du nicht nur die Skills hast, sondern auch wirklich für das Feld brennst. Teile Anekdoten oder Erfahrungen, die zeigen, wie du zur Datenwissenschaft gekommen bist und was dich fasziniert. Diese Begeisterung kann für Spotify entscheidend sein!
