Expert Data Science (m/w/d)

rexx systems GmbH; Freieneck; Vor Ort; EUR 60.000 - 80.000; Vollzeit

Zusammenfassung

rexx systems GmbH in Bayern sucht einen Expert Data Science (m/w/d), um innovative Predictive Models und Customer Behavior Analytics zu entwickeln. In dieser Rolle optimieren Sie die Customer Journey im E-Commerce-Umfeld und implementieren moderne Machine-Learning-Algorithmen.

Der ideale Kandidat hat ein Studium in Data Science oder einer vergleichbaren Disziplin und bringt fundierte Erfahrung in Predictive Modeling mit. Sie arbeiten eng mit Marketing- und Produktteams zusammen, um Business-Maßnahmen aus Modelloutputs abzuleiten.

Qualifikationen

• Erfolgreich abgeschlossenes Studium in Data Science oder einer ähnlichen Fachrichtung.
• Fundierte Erfahrung in statistischer Analyse mit Python oder R.
• Praktische Expertise in Feature Engineering und Model Evaluation.
• Erfahrung mit produktiven Machine-Learning-Modellen und Customer Analytics.
• Starkes analytisches Denkvermögen in den Bereichen Retention Analytics und LTV Optimization.
• Fließende Englisch- und idealerweise Deutschkenntnisse.

Aufgaben

• Entwickeln innovativer Predictive Models zur Optimierung der Customer Journey.
• Arbeiten mit modernen Machine-Learning-Algorithmen.
• Implementieren von A/B-Testing-Frameworks und statistischen Modellen.
• Erstellen prädiktiver und präskriptiver Modelle basierend auf diagnostischen Ansätzen.
• Eng zusammenarbeiten mit Marketing- und Produktteams zur Umsetzung von Modellergebnissen.
• Integration von Predictive-Analytics-Modellen in Business-Intelligence-Systeme.

Kenntnisse

Statistische Analyse mit Python oder R

Supervised- und Unsupervised-Learning-Methoden

Feature Engineering

Machine-Learning-Libraries wie scikit-learn, pandas

Analytisches Denkvermögen in Customer Intelligence

Ausbildung

Studium in Data Science, Statistik, Informatik oder vergleichbar

Tools

Python

R

Jobbeschreibung

Expert Data Science (m/w/d)

Wir sind ein führender Anbieter in Europa im Bereich Live Commerce und bieten als Medienplattform die unterhaltsamste Form des Shoppings. Mit unserem kuratierten Produktsortiment aus den Bereichen Fashion, Schmuck, Beauty, Wellness, Haushalt sowie Home & Living begeistern wir täglich eine Vielzahl Zuschauer:innen, Fans und Follower auf allen Kanälen: im TV, im Onlineshop und in den sozialen Medien. Durch die vernetzte Inszenierung von Lifestyle-Themen und Markenwelten sind wir Innovationstreiber für kanalübergreifendes Shopping-Entertainment. Die Kund:innen entscheiden, wann und wo sie bei HSE shoppen.

Was Dich erwartet:

• Du entwickelst innovative Predictive Models und Customer Behavior Analytics, um die Customer Journey in unserem dynamischen E-Commerce- und TV-Shopping-Umfeld zu optimieren.
• Du arbeitest mit modernen Machine-Learning-Algorithmen in Python und R, führst statistische Analysen durch und erstellst Feature Engineering für komplexe Kundendatenmodelle.
• Du implementierst A/B-Testing-Frameworks, Causal-Inference-Methoden und statistische Modelle, um den Business Impact und Muster im Kundenverhalten zu validieren. Du optimierst Customer Analytics zur Steigerung des Customer Lifetime Value, zur Verbesserung der Retention und zur Maximierung der Conversion durch fortgeschrittene Data-Science-Methoden.
• Du erstellst prädiktive, inferenzielle und präskriptive Modelle auf Basis diagnostischer Modellierungsansätze, um Kundenverhalten und Geschäftsergebnisse zu erklären und vorherzusagen.
• Du übersetzt Modelloutputs in messbare Business-Maßnahmen und arbeitest dabei eng mit Marketing- und Produktteams zusammen.
• Du arbeitest eng mit Engineering-Teams zusammen, um Predictive-Analytics-Modelle in produktive Business-Intelligence-Systeme zu integrieren und skalierbare, datengetriebene Lösungen zu entwickeln.

Was Du mitbringst:

• Du hast ein erfolgreich abgeschlossenes Studium in Data Science, Statistik, Informatik, Wirtschaftsinformatik oder eine vergleichbare quantitative Ausbildung mit starkem Machine-Learning-Fokus.
• Du bringst fundierte Erfahrung in statistischer Analyse mit Python oder R sowie in Supervised- und Unsupervised-Learning-Methoden für Predictive Modeling im Bereich Customer Behavior mit.
• Du verfügst über praktische Expertise in Feature Engineering, Model Evaluation, Performance Validation und kennst moderne Machine-Learning-Libraries wie scikit-learn, pandas und statsmodels.
• Du hast nachweisbare Erfahrung mit produktiven Machine-Learning-Modellen, Customer Analytics und datengetriebener Entscheidungsfindung, idealerweise im E-Commerce- oder Retail-Umfeld.
• Du zeigst starkes analytisches Denkvermögen in den Bereichen Customer Intelligence, Retention Analytics und LTV Optimization sowie Erfahrung mit Experimentation Frameworks.
• Du sprichst fließend Englisch und idealerweise Deutsch, arbeitest lösungsorientiert in agilen Data-Science-Teams und hast Freude daran, komplexe statistische Analysen in messbaren Business Impact zu übersetzen.

Wir freuen uns auf Deine Bewerbung.