Expert Data Science (m/w/d)

HSE - Home Shopping Europe GmbH; Ismaning; Vor Ort; EUR 60.000 - 80.000; Vollzeit

Zusammenfassung

HSE - Home Shopping Europe GmbH in Ismaning sucht einen Data Scientist, der innovative Predictive Models und Customer Behavior Analytics entwickelt. In dieser Rolle nutzen Sie moderne Machine-Learning-Methoden in Python und R, um die Customer Journey im E-Commerce zu optimieren.

Ihr Hintergrund im Data Science und Ihre Erfahrungen im Umgang mit komplexen Kundendaten werden geschätzt. Wenn Sie analytisch denken und das Kundenverhalten vorhersagen möchten, freuen wir uns auf Ihre Bewerbung.

Qualifikationen

• Abgeschlossenes Studium mit starkem Machine-Learning-Fokus.
• Erfahrung in statistischer Analyse mit Python oder R.
• Kenntnisse in Supervised- und Unsupervised-Learning.
• Erfahrung mit produktiven Machine-Learning-Modellen.
• Analytisches Denkvermögen in Customer Intelligence.

Aufgaben

• Entwicklung innovativer Predictive Models zur Optimierung der Customer Journey.
• Arbeiten mit modernen Machine-Learning-Algorithmen.
• Implementierung von A/B-Testing-Frameworks.
• Übersetzung von Modelloutputs in Business-Maßnahmen.

Kenntnisse

Machine Learning

Statistical Analysis

Python

R

Feature Engineering

Ausbildung

Studium in Data Science, Statistik oder Informatik

Tools

scikit-learn

pandas

statsmodels

Jobbeschreibung

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.