Expert Data Science

• 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.

• 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.

Das sind Deine Vorteile:

• 30 Tage Urlaub
• Betriebliche Altersvorsorge und Unfallversicherung
• Corporate Benefits
• Flexible Arbeitszeiten
• Kantinenzuschus für die Kantine auf dem Campus
• Mobile Office Möglichkeit
• Shopping Gutschein: 50 Euro on Top oder alternativ EGYM Wellpass zzgl. Eigenanteil
• Sommerfest und Weihnachtsfeier
• Weiterbildungsmöglichkeiten

Dein Kontakt

Hannah Flohr

Du hast Lust, unser Team zu unterstützen und das Homeshopping in eine goldene Zukunft zu führen?

HSE ist einer der führenden Live-Commerce-Anbieter Europas. Ob über die drei TV-Sender, den Onlineshop, die prämierte HSE App oder die Social-Commerce-Kanäle - die Kund:innen von HSE entscheiden, wann und wo sie shoppen wollen. HSE steht für die unterhaltsamste Form des Shoppings und begeistert 1,2 Millionen aktive Kund:innen, die das kuratierte Sortiment aus Fashion, Schmuck, Beauty, Wellness, Haushalt sowie Home & Living schätzen. Das Unternehmen erreicht über seine drei TV-Sender (HSE, HSE Extra und HSE Trend) 45 Millionen Haushalte in Deutschland, Österreich und der Schweiz. Rund 800 Mitarbeitende sorgen für ein ebenso inspirierendes wie kundenorientiertes Einkaufserlebnis. Über seine Geschäftspartner schafft HSE zudem über 1.700 zusätzliche Arbeitsplätze in den Bereichen Logistik, Callcenter und Tech Development.

Für seine herausragende Servicequalität wurde HSE mehrfach ausgezeichnet. Das Unternehmen befindet sich seit 2012 mehrheitlich im Besitz der Investmentgesellschaft Providence Equity Partners.

Weitere Informationen unter corporate.hse.com und www.hse.com