Wir suchen einen pragmatischen, praxisorientierten Data Scientist, der unser People Analytics & Intelligence Team verstärkt und die datengetriebene Transformation unserer HR-Organisation vorantreibt. Sie sind die Person, die nicht nur Modelle erstellt, sondern auch weiß, wie man durch End-to-End-Lösungen einen echten Geschäftseffekt erzielt.
Verantwortlichkeiten
Analytik & Einblicke
1. Übersetzen Sie komplexe Geschäftsfragen in umsetzbare Datenanalysen und visualisieren Sie die Ergebnisse, um Geschäftsentscheidungen zu ermöglichen
2. Entwicklung von Modellen und Analysen zu Themen entlang des Mitarbeiterlebenszyklus (z. B. Einstellung, Talentidentifizierung und -entwicklung, Mitarbeiterbindung und Personalplanung)
3. Durchführung statistischer Analysen (z. B. Regression, Clustering, Kausalschluss) und Erläuterung der Ergebnisse in einer Weise, die auch nicht-technische Interessengruppen verstehen können
4. Experimentieren mit neuen Technologien für die Stimmungsanalyse und die automatische Gewinnung von Erkenntnissen
End-to-End-Implementierung
5. Arbeit mit verschiedenen Datenquellen (HRIS, Gehaltsabrechnung und Zeitmanagement, ATS, Umfragetools usw.) und deren Integration in unser Analyse-Ökosystem
6. Unterstützung bei der Optimierung unserer Dateninfrastruktur - von ETL-Pipelines, Datenaufbereitung bis hin zur Datenmodellierung
7. Sicherstellung von Datenqualität, Governance-Standards und Entwicklung automatisierter Datenvalidierungsprozesse
8. Automatisieren Sie wiederkehrende Berichte, um Kapazitäten für strategische Analysen zu schaffen.
9. Entwicklung von Self-Service-Lösungen (Dashboards, Conversational GenAI), die HR- und Unternehmensleiter in die Lage versetzen, datengestützte Entscheidungen zu treffen
10. Implementierung von Best Practices in den Bereichen Code-Dokumentation, Versionskontrolle und Tests
Erforderliche Fähigkeiten und Qualifikationen
11. Master-Abschluss oder Promotion in Informatik, Mathematik, Statistik, Informationssystemen oder einem verwandten Fachgebiet oder Bachelor-Abschluss mit mindestens 5 Jahren einschlägiger Erfahrung
12. Mindestens 3 Jahre praktische Erfahrung im Bereich Data Science/Analytics, idealerweise mit Schwerpunkt HR
13. Ausgeprägte Programmierkenntnisse in Python oder R und statistisches Fachwissen
14. SQL-Kenntnisse und Erfahrung mit relationalen Datenbanken
15. Erfahrung in der Erstellung von Datenvisualisierungen und Dashboards mit Python/R-Frameworks (z. B. plotly, ggplot2) und BI-Plattformen (z. B. Power BI, SAP Analytics Cloud)
16. Pragmatische "Get-Things-Done"-Mentalität
17. Fließend in Englisch, Deutsch ist ein Plus
18. Bevorzugt: Erfahrung mit Databricks, Azure, SAP-Systemen und Data-Engineering-Praktiken