Data Scientist (all genders)
Role details
Job location
Tech stack
Job description
Zum nächstmöglichen Zeitpunkt suchen wir für THE MARCOM ENGINE (Teil der Serviceplan Gruppe) am Standort München einen Data Scientist (all genders) in Vollzeit. Was dich bei uns erwartet:
- Aufbau und Pflege von Marketing Mix Modellen zur Quantifizierung von Marketing ROI
- Entwicklung präziser CLV Modelle zur Unterstützung von Retention und CRM Strategien
- Design robuster Forecasting Modelle auf Basis moderner Bayesian Frameworks
- Einsatz von Machine Learning und Automatisierung, um Analysen zu skalieren und Insights zu beschleunigen
- Durchführung von Monte Carlo Simulationen zur Szenario Planung und Entscheidungsunterstützung
- Nutzung von Geospatial Analytics zur Bewertung von Markt , Standort und Retail Performance
- Weiterentwicklung von Methoden wie Causal Inference, Incrementality, Attribution oder NLP
- Entwicklung moderner analytischer Modelle, die zeigen, wie Marketing messbar zum Unternehmenswachstum beiträgt - von Media Effektivität bis Customer Lifetime Value
- Arbeit in einem multidisziplinären Team aus Data Science, Strategy und Automation zur Weiterentwicklung datengetriebener Marketing Messung und Optimierung
- Zusammenarbeit mit Consulting und Strategy Teams, um Analyseergebnisse in klare, handlungsorientierte Business Empfehlungen zu überführen
Requirements
-
Ein erfolgreich abgeschlossenes Studium in einem quantitativen, analytischen oder wirtschaftsnahen Fachgebiet - z. B. Data Science, Statistik, Mathematik, (Wirtschafts-)Informatik, oder eine vergleichbare Qualifikation
-
Mehrjährige Berufserfahrung als Data Scientist oder Marketing Analyst - idealerweise mit starkem Fokus auf statistischer Modellierung und Marketing-Analytics, bestenfalls aus einem Agentur- oder dynamischen Umfeld
-
Tiefes Verständnis von Marketing Effektivität, Konsumentenverhalten und Wachstumsstrategien
-
Nachweisliche Expertise in Marketing Mix Modelling, Customer Lifetime Value Modellen und Forecasting
-
Sehr gute Kenntnisse in Python und relevanten Libraries wie PyMC, NumPy, pandas, scikit learn, Prophet oder TensorFlow
-
Erfahrung im Einsatz von Machine Learning und Automatisierung zur Beschleunigung analytischer Workflows
-
Vertrautheit mit Cloud Umgebungen wie GCP, AWS oder Azure sowie gängigen Visualisierungstools wie Tableau, Power BI oder Looker
-
Fähigkeit, komplexe statistische Ergebnisse verständlich und strategisch einzuordnen Neugier, Eigeninitiative und eine kollaborative Arbeitsweise
-
Kenntnisse im Bereich Informationssicherheit und Informationssicherheitsbewusstsein