Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und validiere kausale Modelle zur Bewertung von Geschäftskampagnen.
- Unternehmen: Wizeline, ein globaler Anbieter von KI-nativen Technologielösungen.
- Vorteile: Flexible Arbeitszeiten, professionelle Entwicklung und globale Karrieremöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Engagierte Gemeinschaft mit Fokus auf Wachstum und Zusammenarbeit.
- Warum dieser Job: Arbeite in einem dynamischen Umfeld mit innovativen Technologien und mache einen echten Unterschied.
- Qualifikationen: Mindestens 3-4 Jahre Erfahrung in kausalen Modellen und Experimenten.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 75000 - 95000 € pro Jahr.
Wir sind: Wizeline, ein globaler, KI-nativer Anbieter von Technologielösungen, der bahnbrechende, KI-gestützte digitale Produkte und Plattformen entwickelt. Wir arbeiten mit Kunden zusammen, um Daten und KI zu nutzen, die Markteinführung zu beschleunigen und die Geschäftstransformation voranzutreiben. Als globale Gemeinschaft von Innovatoren fördern wir eine Kultur des Wachstums, der Zusammenarbeit und des Einflusses.
Key Responsibilities:
- Entwerfen, bauen und validieren Sie kausale Modelle zur Bewertung der Auswirkungen von Geschäftskampagnen und -initiativen (2x2 Difference-in-Differences (DiD), Staggered DiD, Synthetic Control, Causal Forest, DoubleML, Causal Meta Learners, G-Computation, Causal Discovery, DAG).
- Definieren Sie Methoden zur kausalen Schätzung für das Design, die Implementierung und Validierung kausaler Modelle, abgestimmt auf den Geschäftskontext, die Datenqualität und die strategischen Entscheidungen, die informiert werden sollen, und stellen Sie sicher, dass Standards und Best Practices eingehalten werden.
- Wenden Sie fortgeschrittene statistische Methoden auf Beobachtungsdaten an, um kausale Beziehungen zu identifizieren und zu quantifizieren und Korrelation von Kausalität zu unterscheiden.
- Entwerfen und implementieren Sie randomisierte kontrollierte Studien (RCTs), um die Wirksamkeit von Geschäftsstrategien rigoros zu bewerten.
- Sicherstellen eines robusten experimentellen Designs, einer ordnungsgemäßen Zuteilung von Kontroll- und Behandlungsgruppen sowie einer korrekten Ausführung, um zuverlässige und reproduzierbare Ergebnisse zu erzielen.
- Schätzen Sie die kausalen Auswirkungen von Experimenten mit geeigneten statistischen Techniken (z.B. Regression, t-Test, Chi-Quadrat) und bewerten Sie Annahmen, Verzerrungen und die Robustheit der Ergebnisse.
- Führen Sie eine klare und detaillierte Dokumentation von Modellen, Experimenten und analytischen Prozessen.
- Bereiten Sie Berichte und Präsentationen vor, die komplexe Analysen in verständliche Botschaften für nicht-technische Zielgruppen übersetzen.
Must-have Skills:
- Mindestens 3–4 Jahre Erfahrung in der Entwicklung und Anwendung kausaler Inferenzmodelle, Experimentierung (RCTs) und maschinellen Lerntechniken auf experimentellen und Beobachtungsdaten.
- Starke Grundlagen in Statistik, Wahrscheinlichkeit und angewandter Ökonometrie, einschließlich des Potenzialergebnisse-Rahmens, Selektionsverzerrung, ausgelassene Variablenverzerrung, parallele Trends, Spillovers und SUTVA.
- Erfahrung im fortgeschrittenen experimentellen Design: statistische Poweranalyse, Berechnung der Stichprobengröße, Kontrolle mehrerer Tests und Heterogenitätsanalyse (CATE).
- Fortgeschrittene Kenntnisse in Python und R, angewendet auf Datenanalyse, Experimentierung und kausale Inferenz, mit Erfahrung in Python-Bibliotheken wie econml, causalml, dowhy, statsmodels und scikit-learn sowie R-Paketen wie did, fixest, CausalImpact, MatchIt, Synth und gsynth.
- Fortgeschrittene Kenntnisse in SQL und PySpark zum Extrahieren, Transformieren und Analysieren großer Datensätze in verteilten Umgebungen.
- Erfahrung in der Arbeit mit der Azure-Suite, einschließlich Databricks und Azure DevOps, zur Entwicklung, Versionierung und Bereitstellung von Pipelines und analytischen Workflows.
Nice-to-have:
- AI Tooling Proficiency: Nutzen Sie eines oder mehrere KI-Tools, um die tägliche Arbeit zu optimieren und zu erweitern, einschließlich Entwurf, Analyse, Forschung oder Prozessautomatisierung.
- Empfehlungen zur effektiven Nutzung von KI geben und Möglichkeiten zur Optimierung von Arbeitsabläufen identifizieren.
- Verständnis der spezifischen Herausforderungen der Konsumgüterindustrie (CPG).
- Fähigkeit, in schnelllebigen, stark unklaren Umgebungen zu arbeiten.
Was wir bieten:
- Ein hochwirksames Umfeld
- Engagement für berufliche Entwicklung
- Flexible und kollaborative Kultur
- Globale Möglichkeiten
- Lebendige Gemeinschaft
- Gesamtvergütung
*Spezifische Vorteile werden durch den Beschäftigungstyp und den Standort bestimmt.
Data Scientist – Experimentation & Causal Inference Arbeitgeber: WIZELINE
Wizeline ist ein hervorragender Arbeitgeber, der eine dynamische und kollaborative Arbeitsumgebung bietet, in der Innovation und persönliches Wachstum gefördert werden. Als Teil eines globalen Teams von Fachleuten haben Sie die Möglichkeit, an spannenden Projekten zu arbeiten und Ihre Fähigkeiten in einem flexiblen Umfeld weiterzuentwickeln. Mit einem starken Fokus auf berufliche Entwicklung und einer lebendigen Gemeinschaft bietet Wizeline einzigartige Vorteile, die es zu einem attraktiven Arbeitsplatz machen.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Data Scientist – Experimentation & Causal Inference 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 WIZELINE 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 – Experimentation & Causal Inference 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 – Experimentation & Causal Inference bei WIZELINE gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei WIZELINE 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 WIZELINE entscheidend sein!
