Tasks Erheben und Aufbereiten von Daten aus verschiedenen internen Quellen (z. B. Datenbanken, APIs, Trackingsysteme ) für Analyse- und Modellierungszwecke Durchführung von explorativen und inferenzstatistischen Datenanalysen zur Identifizierung von Trends und zur Entscheidungsunterstützung Anwendung statistischer Verfahren, Machine-Learning- Methoden und regelbasierter Ansätze zur Lösung realer Geschäftsprobleme Unterstützung der Produkt - und Business-Teams bei der Konzeption und Analyse von A/B-Tests zur Bewertung der Auswirkungen von Features und zur Ergebnisoptimierung Enge Zusammenarbeit mit Stakeholdern aus Produktmanagement, Technik und Business zur Problemdefinition, Ergebnispräsentation und Erzielung messbarer Wirkung Übernahme der Verantwortung für projektbezogene Analysen oder Modellierungen, aktive Mitwirkung an internen Peer-Reviews, Validierungsprozessen und dem teaminternen Wissensaustausch Country Deutschland Recruiter Zimmermann Benefits Die Möglichkeit, die Zukunft des Online-B2B-Geschäfts aktiv mitzugestalten und einen European Champion aufzubauen Bei uns erwartet Dich ein etabliertes Traditionsunternehmen mit den Vorzügen einer dynamischen Start-up-Kultur: flache Hierarchien, Duz-Kultur und ein großartiger Teamspirit Ein agiles und unterstützendes Umfeld, in dem Erfolg immer eine Teamleistung ist Optimale Work-Life-Balance durch 30 Urlaubstage ( Heiligabend & Silvester) und flexible Arbeitszeiten Wir glauben an das Beste aus beiden Welten: Flexibilität und Zusammenarbeit. Daher genießt Du die Vorteile des Homeoffices, wirst aber auch mindestens zu 60% den Teamspirit in unseren Büros erleben Wir fördern Deine fachlichen und persönlichen Skills mithilfe individueller Weiterbildungsmöglichkeiten (z.B. Visable Online-Academy & Trainings), regelmäßigen Feedback-Gesprächen und Teambuilding-Maßnahmen Nutze unser Workation-Angebot und arbeite dort, wo andere Urlaub machen Profile Abgeschlossenes Bachelor- oder Masterstudium in Data Science, Informatik, Statistik oder einem verwandten Studiengang Mindestens 3 Jahre praktische Erfahrung in angewandten Data-Science-Rollen in enger Zusammenarbeit mit Business- Stakeholdern Nachgewiesene Erfahrung in der Beschaffung und Aufbereitung von Daten aus verschiedenen internen Quellen (z. B. Geschäftsanwendungen, Benutzerinteraktionsprotokolle und zentralen Systemdatenbanken ) Fundierte Erfahrung in der Anwendung von Machine Learning, statistischer Analyse, explorativen Analysetechniken, Visualisierungen und Methoden der kausalen Inferenz zur Lösung geschäftlicher Fragestellungen. Sehr gute Kenntnisse in Python und SQL sowie im Umgang mit gängigen Data-Science- Bibliotheken und -Tools wie pandas, scikit-learn, matplotlib, seaborn, SHAP, statsmodels, Jupyter Notebooks u. a. Nachgewiesene Erfahrung in der Konzeption, Durchführung und Analyse von A/B-Tests in Zusammenarbeit mit Produkt - oder Business-Teams Ausgeprägte Kommunikationsfähigkeiten, um Erkenntnisse, Methoden und Abwägungen verständlich an technische und nicht-technische Zielgruppen zu vermitteln Hervorragende Englischkenntnisse in Wort und Schrift; Deutschkenntnisse sind von Vorteil Nice- to -https://www.speedtest.nethave: Erfahrung mit GitHub CI/CD-Pipelines, dem AWS-Stack (z. B. Redshift, ECS), Large Language Models (LLMs), dem Aufbau von ETL-Workflows oder der Nutzung von Orchestrierungstools wie Airflow