Senior Data Scientist

Stelle nicht auf LinkedIn

🕒 vor 5 Monaten

🇬🇧 Vereinigtes Königreich – Remote

⏰ Vollzeit

🟠 Senior

📊 Data Scientist

👻 Geisterscore 58%

Was es bedeutet: wie wahrscheinlich diese Stelle offen bleibt, ohne dass aktiv eingestellt wird.So liest du es: 60 % oder höher heißt, wir halten das für einen Geisterjob. Niedrigere Werte sind weniger bedenklich.Wie wir werten: Dauer offen, Neuveröffentlichungen, offene Stellen vs Teamgröße, wie schnell Stellen geschlossen werden, und ob ein Gehalt angegeben ist.Hinweis: eine Schätzung aus öffentlichen Daten, kein Urteil über das Unternehmen. Echte Stellen können hoch punkten, nutze es also als Hinweis, nicht als Fakt.

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GoodFit.io

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11 - 50 Mitarbeiter

Gegründet 2020

💼 Beratung

📣 Marketing

☁️ SaaS

🔥 Finanzierung im letzten Jahr

💰 €13.000.000 Series A - GoodFit im 2025-09

Consulting • Marketing • SaaS

GoodFit. io ist eine konfigurierbare Datenplattform für Go-to-Market (GTM) Teams, die Unternehmen dabei unterstützt, ihren Zielmarkt zu kartieren und anzureichern, Konten zu priorisieren und zu segmentieren, Personas zu definieren und in großem Maßstab Kontakte zu entdecken sowie die Interaktion über alle Vertriebs- und Marketing-Tools hinweg zu orchestrieren. Sie bietet Firmendaten, Technografien, Einstellungs- und Finanzierungssignale, Web-Crawling- und Bewertungs-Insights und ermöglicht es Kunden, Klassifikationsmodelle (einschließlich LLM-basierter Labels) zu erstellen, um Datensätze für ABM, SDR-geführte, programmatische oder hybride GTM-Strategien anzupassen. GoodFit positioniert sich als B2B SaaS-Lösung, die sich auf die Verbesserung der GTM-Effizienz und der Qualität des Vertriebskanals konzentriert.

Beschreibung

• Design and develop ML models (e.g., classification, ranking, scoring) that power customer-facing features • Use SQL and Python (pandas, scikit-learn) to analyse product data and identify opportunities • Rapidly prototype new AI/ML-driven product ideas in collaboration with Product and Design • Define hypotheses, evaluate model performance, and iterate quickly • Collaborate with Engineering to productionise validated models • Improve automation, personalisation, and predictive capabilities within the product • Ensure models are measurable, interpretable, and aligned with user value • Assess and validate internal and external data sources used in ML features • Evaluate signal quality, bias, completeness, and reliability • Define metrics and checks to ensure data is fit for customer-facing use • Move from ambiguous problem → prototype → shipped feature with strong ownership

🎯 Anforderungen

• 5+ years of professional experience in data science or applied ML • Strong SQL skills and confidence working directly with product data • Strong Python experience for modelling (pandas, scikit-learn) • Solid understanding of statistics and model evaluation techniques • Experience shipping ML-powered features in production • A product-oriented mindset and comfort working cross-functionally • Strong communication skills and the ability to explain complex concepts clearly • Experience working in a startup environment or high-growth company • Bonus • Experience shipping ML features in a B2B SaaS product • Experience with LLM-based systems • Experience with recommendation or ranking systems