Senior Data Scientist (Marketing Science)

• Modelle entwickeln und verbreiten: Sie arbeiten eigenständig, um unsere Suite von Marketing-Entscheidungswerkzeugen zu entwerfen, zu erstellen und zu pflegen, einschließlich Media Mix Models (MMM) und Multi-Touch Attribution (MTA).
• Geschäftliches Handeln vorantreiben: Gehen Sie über die reine Modellierung hinaus und setzen Sie sich für innovative Ansätze ein; Sie übersetzen komplexe statistische Ergebnisse in umsetzbare Erzählungen, die bestimmen, wie sich unsere Geschäftsstrategie entwickeln sollte.
• Komplexität meistern: Navigieren Sie durch erhebliche Datenkomplexität und technische Altlasten, um hochwertige statistische Lösungen zu liefern, die unsere Multi-Channel-Marketing-Umgebung genau widerspiegeln.
• Marketing-Messung und Experimente leiten: Entwerfen und führen Sie fortgeschrittene Geo-Tests und kausale Inferenzrahmen durch, um die Wirksamkeit von Modellen zu validieren und den tatsächlichen inkrementellen Einfluss zu messen.
• Mit Wirkung kommunizieren: Kommunizieren Sie komplexe statistische Themen und Modell-Einblicke effizient sowohl an Junior-Teammitglieder als auch an Führungskräfte, um Klarheit und Ausrichtung sicherzustellen.
• Den Status quo herausfordern: Identifizieren Sie proaktiv Möglichkeiten zur Verbesserung unserer Messmethoden und hinterfragen Sie bestehende Konventionen, um sicherzustellen, dass On an der Spitze der Marketingwissenschaft bleibt.
• Strategische Planung: Verstehen Sie klar, was Priorität hat, indem Sie den Lebenszyklus Ihrer Projekte von der ersten Entdeckung bis zur Produktion und Stakeholder-Akzeptanz managen.
• Zusammenarbeit fördern: Bauen Sie ein vielfältiges Netzwerk innerhalb von On auf und arbeiten Sie mit den Teams für Digital Marketing und Produkt zusammen, um sicherzustellen, dass Modelle in den täglichen Geschäftsablauf integriert werden.

• Expertise in Statistik: Sie verfügen über fundierte Kenntnisse in fortgeschrittener statistischer Modellierung und kausalen Inferenzmethoden und haben nachweislich MMM-, MTA- oder ähnliche ökonometrische Modelle in einem D2C- oder E-Commerce-Umfeld entwickelt.
• Autonome Ausführung: Sie haben Erfahrung in der eigenständigen Leitung großer Projekte und zeigen die Fähigkeit, Ergebnisse auf hohem Niveau zu liefern, ohne eine vorgegebene Karte zu benötigen.
• Komplexe Problemlösung: Sie scheuen sich nicht davor, gefordert zu werden, und besitzen die technische Kompetenz, um mit unübersichtlichen, groß angelegten Datensätzen umzugehen und verlässliche Erkenntnisse zu gewinnen.
• Kommunikator & Beeinflusser: Sie verfügen über ausgezeichnete Kommunikations- und Präsentationsfähigkeiten und können Teamentscheidungen beeinflussen sowie Stakeholder durch technische Konzepte führen.
• Strategischer Denker: Sie besitzen das Geschäftssinn, um das "richtige" Problem zur richtigen Zeit zu identifizieren und sicherzustellen, dass Ihre Arbeit messbare geschäftliche Auswirkungen maximiert.
• Technische Kompetenz: Sie sind sehr versiert in Python oder R und SQL und haben Erfahrung mit cloudbasierten Plattformen (z. B. Google Cloud/Vertex AI), um statistische Anwendungen zu skalieren.

• Mentoren-Mentalität: Sie teilen gerne Wissen und geben klare Anleitungen an Kollegen und Stakeholder, um das kollektive technische Niveau des Teams zu heben.
• Resilient und agil: Sie gedeihen in einer dynamischen, schnelllebigen Umgebung und bewahren eine proaktive Haltung angesichts der Herausforderungen einer schnell wachsenden Organisation.

Über das Team

Wir sind ein wachsendes Team leidenschaftlicher Data Scientists und Machine Learning Engineers, die bei On kreative und wirkungsvolle Modelle entwickeln, die Erlebnisse personalisieren, Entscheidungsprozesse optimieren und zukünftige Trends vorhersagen. Wir sind Teil der Technologieabteilung und arbeiten bereichsübergreifend bei On zusammen, um die Nutzung und Verarbeitung von Daten zur Unterstützung des Wachstums zu optimieren. Unser Teamumfeld ist schnelllebig, inklusiv und unternehmerisch, wobei wir innovative Ansätze und den Mut, den Status quo herauszufordern, schätzen.