Marketing Data Scientist (w/m/d)

PwC Deutschland; Frankfurt; Hybrid; EUR 60.000 - 90.000; Vollzeit

Benefits dieser Stelle

Flexibles Arbeiten (Home Office)

Masterförderung

30 Urlaubstage pro Jahr

Betriebliche Gesundheitsangebote

Urban Sports Club-Mitgliedschaft

Zusammenfassung

PwC Deutschland sucht einen Marketing Data Scientist (w/m/d) zum nächstmöglichen Zeitpunkt. Du optimierst datenbasiert Marketing- und Customer-Engagement-Strategien und entwickelst Lösungen für Customer Analytics, Marketing Mix Modeling, Attribution, Personalisierung und Next-Best-Action.

Du konzipierst, trainierst und validierst ML-Modelle, implementierst sie und arbeitest eng mit interdisziplinären Teams zusammen, um handlungsrelevante Ergebnisse für Fachbereiche zu liefern.

Qualifikationen

• Abgeschlossenes Studium in Data Science, Wirtschaftsinformatik, Statistik, Mathematik, Marketing Analytics oder vergleichbarem Bereich.
• Mindestens 2 Jahre Erfahrung in Data Science, AI, Marketing Analytics oder Customer Analytics.
• Gute Deutsch- und Englischkenntnisse; sicherer Austausch mit Kund:innen und internationalen Teams.
• Erfahrung mit Python, SQL und Cloud-Plattformen (Azure/AWS/GCP) sowie Grundlagen in Data Warehouses und BI-Tools.

Aufgaben

• Beratung: Marketing- und Customer-Engagement-Strategien datenbasiert optimieren.
• Analysen: Lösungen für Customer Analytics, Marketing Mix Modeling, Attribution, Personalisierung, Next-Best-Action.
• Modellierung: ML-Modelle für Segmentierung, Forecasting, A/B Testing, CLV.
• Operationalisierung: Datenexploration bis Deployment, Monitoring und Retraining.
• Zusammenarbeit: Modelle in klare Handlungsempfehlungen für Fachbereiche übersetzen.

Kenntnisse

Data Science

Python

SQL

Cloud Platforms

Deutsch

Englisch

Ausbildung

Relevanter Abschluss in Data Science/Analytics

Tools

Azure

AWS

GCP

Data Warehouses

BI-Tools

Customer Data Platforms

Jobbeschreibung

Für unseren Geschäftsbereich Consulting suchen wir dich zum nächstmöglichen Zeitpunkt als Marketing Data Scientist (w/m/d).

Das erwartet dich

Beratung - Du unterstützt Kund:innen dabei, Marketing- und Customer-Engagement-Strategien datenbasiert zu optimieren und den Wert ihrer Kundenbeziehungen messbar zu steigern.
Analysen - Gemeinsam mit deinem Team entwickelst du Lösungen für Customer Analytics, Marketing Mix Modeling, Attribution, Personalisierung und Next-Best-Action.
Modellierung - Du konzipierst, trainierst und validierst Machine-Learning-Modelle, zum Beispiel für Segmentierung, Forecasting, A/B Testing oder Customer Lifetime Value.
Operationalisierung - Von Datenexploration und Feature Engineering bis Deployment, Monitoring und Retraining begleitest du Data-Science-Lösungen im Marketing-Kontext.
Zusammenarbeit - In interdisziplinären Teams übersetzt du Modellergebnisse in klare Handlungsempfehlungen für Fachbereiche, CRM, Analytics und Marketing-Technologie.

Das bringst du mit

• Du hast dein Studium in Data Science, Wirtschaftsinformatik, Statistik, Mathematik, Marketing Analytics oder einem vergleichbaren Bereich abgeschlossen.
• Du bringst mindestens zwei Jahre Erfahrung in Data Science, AI, Marketing Analytics oder Customer Analytics mit und hast datengetriebene Lösungen im Marketing-Kontext entwickelt.
• Du arbeitest sicher mit Python und SQL und hast Erfahrung mit Cloud-Plattformen wie Azure, AWS oder GCP; Kenntnisse in Data Warehouses, BI-Tools oder Customer Data Platforms sind wünschenswert.
• Du verfügst über sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift, um Ergebnisse sicher mit Kund:innen und internationalen Teams zu teilen.
• Du formulierst komplexe Analysen verständlich und arbeitest strukturiert, damit aus Daten konkrete Entscheidungen für Marketing-Stakeholder:innen entstehen.
  

Deine Benefits

• Flexibilität – In Abstimmung mit deinem Team erwartet dich ein Mix aus gemeinsamen Bürotagen und Home Office. Dabei gibt es keine Kernarbeitszeiten – im Rahmen der betrieblichen Anforderungen und arbeitsrechtlichen Vorgaben kannst du deine Arbeitszeit flexibel gestalten. Zusätzlich hast du die Möglichkeit, temporär in über 40 Ländern zu arbeiten.
• Masterförderung – Durch unsere interne Academy, internationale Erfahrungen durch Secondments und kontinuierliches Mentoring entwickelst du dich stetig weiter. Darüber hinaus bieten wir die Möglichkeit einer Masterförderung für Examensmaster und Spezialisierungsmaster an.
• Freizeit – Überstunden kannst du auf deinem Jahresarbeitszeitenkonto (JAZ) sammeln und nach arbeitsintensiven Phasen durch Freizeit ausgleichen. Restliche Überstunden werden einmal jährlich ausgezahlt. Zusätzlich stehen dir 30 Urlaubstage im Kalenderjahr zur Verfügung.
• Gesundheit – Deine Gesundheit liegt uns am Herzen: Neben einer eigenen betrieblichen Krankenkasse bieten wir auch Vorsorgeuntersuchungen sowie Sportangebote an. Nimm an unserem kostenlosen Betriebssportprogramm teil oder profitiere von einer vergünstigten Urban Sports Club-Mitgliedschaft.
• Das ist noch nicht alles – Wir möchten ein positives Arbeitsumfeld schaffen: Ein Umfeld, in dem flexibles und kreatives Arbeiten möglich ist, in dem Arbeit anerkannt und Leistung honoriert wird und auf das wir stolz sind. Alle Benefits findest du auf unserer Karriereseite.

Bei PwC Deutschland arbeiten wir daran, entscheidende Herausforderungen zu lösen, nachhaltige Ergebnisse zu schaffen und das Vertrauen in die Wirtschaft und Gesellschaft auszubauen. Als Teil unseres Customer Transformation Teams berätst du unsere Kunden in den Bereichen Marketing, Preisgestaltung, Sales, Commerce und Service. Dafür setzen wir unter anderem auf innovative Cloud-Plattformen und sind beispielsweise globaler Partner von Salesforce und SAP. In unserem interdisziplinären Team unterstützt du unsere Kunden dabei in allen Projektphasen – von der Konzeption bis hin zur Implementierung und der Qualifizierung der Mitarbeitenden. Dabei übernimmst du schnell Verantwortung und entwickelst dich persönlich weiter. Finde jetzt in unserem breit aufgestellten und innovativ denkenden Team genau den zu dir passenden Platz!

Kontakt

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Melde dich gerne bei Derya Wiemuth unter [phone].