Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle datengestützte Produkte und arbeite eng mit verschiedenen Teams zusammen.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen, das sich auf Datenanalyse spezialisiert hat.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, flexible Arbeitszeiten und Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit großartigen Entwicklungschancen.
- Warum dieser Job: Gestalte die Produktstrategie und beeinflusse die Nutzererfahrung direkt.
- Qualifikationen: Erfahrung in Datenanalyse und Teamarbeit erforderlich.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Product Data Scientist
As Whatnot rapidly scales, data is central to shaping our product strategy and helping us build delightful, high‑performing experiences for both buyers and sellers.
We’re looking for a Product Data Scientist who will partner closely with Product, Engineering, Design, and Operations to drive insights, experimentation, and decision‑making across the company.
- Generate Insights & Shape Product Direction
- Define and own the KPIs that measure product health, user engagement, and marketplace performance.
- Analyze user behavior, product usage patterns, and marketplace dynamics to identify opportunities and inform product priorities.
- Translate complex data into actionable recommendations for product and leadership teams.
- Drive Experimentation & Measurement
- Partner with product managers and engineers to design, implement, and evaluate A/B tests and feature rollouts.
- Develop frameworks for causal inference, impact measurement, and long‑term product evaluation.
- Build scalable methodologies to understand feature performance and guide iteration.
- Build Data Products & Tools
- Use our modern data stack to build dashboards, data pipelines, and self‑serve tools that empower teams across Whatnot.
- Partner with engineers to improve data accessibility, ensure data quality, and support instrumentation for new product features.
- Lead Cross‑Functional Collaboration
- Advocate for data‑driven decision‑making and foster a culture of measurement across the product organization.
- #J-18808-Ljbffr
Data Scientist, Product Analytics Arbeitgeber: Whatnot
Was macht Whatnot zu einem hervorragenden Arbeitgeber? Als führende Plattform für Live-Shopping in Nordamerika und Europa bieten wir nicht nur ein dynamisches Arbeitsumfeld, sondern auch großzügige Leistungen wie Gesundheitsversorgung, flexible Arbeitszeiten und Unterstützung bei der Arbeit im Homeoffice. Unsere Unternehmenskultur fördert Vielfalt und Zusammenarbeit, während wir unseren Mitarbeitern durch gezielte Entwicklungsprogramme und internationale Wachstumschancen die Möglichkeit geben, ihre Karriere voranzutreiben.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Data Scientist, Product Analytics erhalten könntest
✨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 Whatnot 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, Product Analytics 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, Product Analytics bei Whatnot gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Whatnot 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 Whatnot entscheidend sein!
