Datenwissenschaftler:in

Standort: München (2 Tage pro Woche vor Ort)

Gehalt: je nach Qualifikation bis zu 88.000 € (Bonus inkludiert)

Vertragsform: unbefristete Festanstellung

Für unseren Kunden in München suchen wir einen Data Scientist (m/w/d) , welcher das Team bei der Entwicklung und Umsetzung datengetriebener Lösungen unterstützt. Als Data Scientist bei unserem Kunden wirst du eine Schlüsselrolle bei der Analyse und Interpretation von Daten spielen, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen und die Geschäftsstrategie voranzutreiben. Geboten wird dir ein dynamisches Arbeitsumfeld, in dem du deine analytischen Fähigkeiten voll ausschöpfen kannst. Du wirst Teil eines engagierten Teams sein, das gemeinsam daran arbeitet, datengetriebene Lösungen zu entwickeln und seinen Kunden ein optimales Erlebnis zu bieten.

Deine Aufgaben

• Entwicklung und Weiterentwicklung datenbasierter Prognosemodelle zur Analyse des Kundenverhaltens und Optimierung der Customer Journey im E-Commerce-Umfeld.
• Konzeption und Umsetzung von Machine-Learning-Lösungen unter Einsatz von Python oder R sowie Durchführung statistischer Auswertungen und Entwicklung aussagekräftiger Features für komplexe Datensätze.
• Planung, Durchführung und Auswertung von Experimenten, beispielsweise mittels A/B-Tests und kausaler Analyseverfahren , um den Einfluss von Maßnahmen valide zu bewerten.
• Aufbau und Optimierung analytischer Modelle mit dem Ziel, Kundenbindung, Customer Lifetime Value und Conversion nachhaltig zu steigern.
• Entwicklung prädiktiver, diagnostischer und entscheidungsunterstützender Modelle , die Zusammenhänge im Kundenverhalten erkennen und belastbare Prognosen für geschäftliche Fragestellungen liefern.
• Enge Zusammenarbeit mit Data- und Produktbereichen, um analytische Erkenntnisse in konkrete Maßnahmen und datenbasierte Entscheidungen zu überführen .
• Kooperation mit Data-Engineering- und BI-Teams zur Integration skalierbarer Machine-Learning-Modelle in produktive Systeme und analytische Plattformen .
• Erfolgreich abgeschlossenes Studium der Data Science, Statistik, Informatik, Wirtschaftsinformatik oder eines vergleichbaren quantitativen Studiengangs mit Schwerpunkt Data Analytics oder Machine Learning.
• Fundierte Praxiserfahrung in der Entwicklung statistischer Modelle sowie im Einsatz von Python oder R für Datenanalysen und Machine-Learning-Anwendungen .
• Sicherer Umgang mit Verfahren des überwachten und unüberwachten Lernens sowie Erfahrung in den Bereichen Feature Engineering, Modellvalidierung und Qualitätsbewertung .
• Gute Kenntnisse gängiger Data-Science-Bibliotheken wie scikit-learn, pandas und statsmodels sowie Erfahrung mit produktiven Machine-Learning-Anwendungen.
• Nachweisbare Praxis in Customer Analytics und datengetriebenen Entscheidungsprozessen – idealerweise im E-Commerce-, Handels- oder Retail-Umfeld.
• Ausgeprägte analytische Fähigkeiten sowie Erfahrung in den Bereichen Kundenwertanalyse, Kundenbindung und experimentelle Analyseverfahren.
• Sehr gute Englischkenntnisse , idealerweise auch Deutschkenntnisse, sowie Freude an der interdisziplinären Zusammenarbeit in agilen Teams und daran, komplexe Analysen in konkrete Geschäftserfolge umzusetzen.
• Du bist bereit, regelmäßig im Büro präsent zu sein (bis zu zwei Tage pro Woche).

Benefits

• 30 Tage Urlaub
• Flexible Arbeitszeiten & mobile work (50% pro Woche vor Ort)
• Berufsunfähigkeitsversicherung und betriebliche Altersvorsorge
• Kinderbetreuungszuschuss
• Bezuschusste Kantine
• 50 EUR/ netto monatlich über Spendit
• Zugang zur hauseigenen Kantine
• Health-Programm mit wöchentlichem Yoga- und Massageangebot

Das Unternehmen:

Unser Kunde ist ein führender Anbieter in Europa im Bereich Omnichannel/E-commerce.

Mit circa 1200 Mitarbeitern begeistert unser Kunde mehr als 1,7 Millionen aktive Kund:innen und erwirtschaftete im letzten Geschäftsjahr einen Umsatz von circa 800 Millionen Euro.

Wenn du eine Leidenschaft für Data Science und Machine Learning hast und gerne in einem innovativen Unternehmen arbeiten möchtest, dann freuen wir uns auf deine Bewerbung.

Bist du interessiert an dieser Position? Dann bewirb dich gerne einfach mit dem angehängten Online-Link inkl. Lebenslauf, sowie deiner Gehaltsvorstellung und frühestmöglichem Eintrittsdatum z.Hd. Markus Grossmann.

Weitere Informationen erhältst du auch telefonisch unter der Rufnummer oder per Email an