Auf einen Blick
- Aufgaben: Optimiere digitale Werbekampagnen und analysiere Daten für bessere Ergebnisse.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen im Bereich Marketing-Analytics mit dynamischem Team.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, umfassende Technik-Ausstattung und Homeoffice-Möglichkeiten.
- Weitere Informationen: Wachstumsorientierte Umgebung mit vielen Entwicklungsmöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Werbung mit datengetriebenen Entscheidungen und KI-Technologien.
- Qualifikationen: Erfahrung in Datenanalyse und Kampagnenoptimierung, Kenntnisse in SQL und Python.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 10000 - 126325 € pro Jahr.
Das Team für Werbedatenanalysen befähigt die Intelligenz und Effizienz der Marketingplattform des Unternehmens, die es Vermarktern ermöglicht, ihre besten Kunden überall auf ihrer Reise zu finden. Unser Ziel ist es, Vermarkter zu ermächtigen, Interessenten zu erreichen und relevante Botschaften basierend darauf anzuzeigen, wie, wann und wo sie fahren. Das Team ist verantwortlich für die Optimierung der internen Marketingplattform für Werbetreibende und Publisher sowie für unseren Umsatz in allen Trichtern. Um dies zu erreichen, müssen wir nicht nur nach Ineffizienzen auf der Plattform suchen, einschließlich einzelner Kampagnen, sondern auch, wie wir die Plattform wachsen und skalieren können, um mehr Umsatz zu erzielen. Dies bedeutet, dass wir einen kosteneffektiven Weg finden müssen, um Algorithmen schnell bereitzustellen, zu testen und zu iterieren.
Diese Rolle als Senior Data Analyst für Ad Operations umfasst die Überwachung und Optimierung unserer digitalen Werbekampagnen auf der Marketingplattform des Unternehmens. Sie arbeiten eng mit dem Account Management/AdOps-Team zusammen, um die Kampagnenziele zu verstehen und in die Daten einzutauchen, um Erkenntnisse zu gewinnen, die Empfehlungen zur Optimierung der Kampagne ermöglichen. Sie entwerfen A/B-Tests, um die Effektivität der Optimierung zu messen. Außerdem müssen Sie mit Datenwissenschaftlern zusammenarbeiten, um betriebliche Einblicke für den Aufbau automatisierter Lösungen mithilfe von maschinellem Lernen und KI-Algorithmen bereitzustellen, damit Sie diese bei Bedarf in der Kampagnenführung nutzen können.
Hauptverantwortlichkeiten
- Überwachung und Optimierung programmatischer Kampagnen unter Verwendung von Echtzeit- und historischen Datensignalen
- Diagnose von Leistungsproblemen in Bezug auf Angebot, Nachfrage und Liefersysteme; Empfehlung gezielter Interventionen
- Entwurf und Bewertung von A/B- und multivariaten Experimenten, Integration sensorbasierter Funktionen in Testframeworks
- Kollaboration über Abteilungen hinweg mit AdOps, Produkt und Data Science zur Operationalisierung von Optimierungsstrategien in großem Maßstab
- Beitrag zur Entwicklung automatisierter Entscheidungsfindungssysteme für das Kampagnenmanagement (z.B. Budgetzuweisung, Gebotsanpassungen)
- Partnerschaft mit Datenwissenschaftlern zur Übersetzung von Geschäftsproblemen in ML-gesteuerte Lösungen (z.B. Neigungsmodelle, Gebotsoptimierung, Segmentierung)
- Vorantreiben der Evolution vom manuellen Kampagnenmanagement zu automatisierten, intelligent gesteuerten Optimierungssystemen
Erforderliche Qualifikationen
- Abschluss eines Bachelor-Studiums
- 4+ Jahre Erfahrung in Datenanalyse, Kampagnenoptimierung oder programmatischer Werbung
- Starke Kenntnisse in SQL und Python für die Analyse großer Datenmengen
- Solides Verständnis des programmatischen Werbeökosystems und der KPIs (CPM, CPC, Gewinnquote, CPA, ROAS)
- Erfahrung im Entwerfen und Analysieren von Experimenten (A/B-Tests, kausale Inferenzmethoden)
- Starke Problemlösungs- und analytische Denkfähigkeiten mit Fokus auf messbare Ergebnisse
- Fähigkeit, Erkenntnisse effektiv sowohl technischen als auch nicht-technischen Stakeholdern zu kommunizieren
Bevorzugte Qualifikationen
- Vertrautheit mit Konzepten des maschinellen Lernens und Zusammenarbeit an Produktions-ML-Systemen
- Erfahrung mit Cloud-Datenplattformen (z.B. BigQuery) und Entwicklung von Datenpipelines
- Erfahrung im Aufbau semantischer Schichten oder analytischer Modelle für skalierbares Reporting
- Erfahrung in der Nutzung KI-gestützter Codierungsassistenten zur Steigerung der Produktivität
Vergütung
Die für diese Rolle angebotene Vergütung liegt zwischen 75.100,00 und 126.325,00 jährlich und basiert auf Erfahrung und Qualifikationen.
Leistungen
Allstate bietet eine umfassende technische Ausstattung, einschließlich Laptop, Monitore, Headset, Tastatur und Maus. Mitarbeiter, die von zu Hause aus arbeiten können, erhalten ebenfalls eine monatliche Erstattung für die Internetverbindung, um die Kosten zu decken. Wenn Sie von zu Hause aus arbeiten, müssen Sie über einen dedizierten, privaten Arbeitsplatz verfügen, der frei von Ablenkungen ist, sowie über einen geeigneten Schreibtisch und Sitzplatz. Zuverlässiges Internet ist erforderlich, mit Mindestgeschwindigkeiten von 50 MB Download und 5 MB Upload.
EEO / Rechtliche Informationen
Allstate sponsert in der Regel keine Personen für beschäftigungsbezogene Visa für diese Position. Es ist die Politik des Unternehmens, die bestqualifizierten Personen für alle Stellen zu beschäftigen. Daher sind diskriminierende Maßnahmen aufgrund der Abstammung, des Alters, der Hautfarbe, der Behinderung, der genetischen Informationen, des Geschlechts, der Geschlechtsidentität, des Geschlechtsausdrucks, der Entscheidungen zur sexuellen und reproduktiven Gesundheit, des Familienstands, des Gesundheitszustands, des Militärs oder Veteranenstatus, der nationalen Herkunft, der Rasse, der Religion, des Geschlechts oder der sexuellen Orientierung, die sich nachteilig auf die Bedingungen der Beschäftigung auswirken, untersagt.
Senior Business Data Analyst - Ad Operations - Arity Arbeitgeber: United States Digital Space LLC
Allstate ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern nicht nur ein wettbewerbsfähiges Gehalt, sondern auch umfassende Vorteile wie eine moderne technische Ausstattung und Unterstützung für das Homeoffice bietet. Die Unternehmenskultur fördert Zusammenarbeit und Innovation in einem dynamischen Umfeld, während die Mitarbeiter durch kontinuierliche Weiterbildung und Entwicklungsmöglichkeiten wachsen können. Besonders in der Region Indiana profitieren die Angestellten von einem integrativen Arbeitsumfeld, das Vielfalt schätzt und individuelle Stärken fördert.
Kontaktdaten:
United States Digital Space LLC Recruiting-Team
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Senior Business Data Analyst - Ad Operations - Arity 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 United States Digital Space LLC 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 Senior Business Data Analyst - Ad Operations - Arity 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 Senior Business Data Analyst - Ad Operations - Arity bei United States Digital Space LLC gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei United States Digital Space LLC 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 United States Digital Space LLC entscheidend sein!
