Spezialist/in für angewandte Forschung (Machine Visibility)

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saas.group

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51 - 200 Mitarbeiter

☁️ SaaS

🏢 Unternehmen

🤝 B2B

SaaS • Enterprise • B2B

saas. group ist ein Unternehmen, das SaaS-Unternehmen übernimmt, mit Fokus auf Bootstrapped-Unternehmen. Sie verfolgen einen Founder-friendly-Ansatz, um Produkte weiterzuentwickeln und Teams zu skalieren – und bewahren dabei die ursprüngliche Identität des Unternehmens. saas. group bietet Gründerinnen und Gründern eine unterstützende Exit-Strategie und stellt das Vermächtnis sowie das Wachstum der übernommenen Unternehmen in den Mittelpunkt. Das Unternehmen steht für einen schlanken Akquisitionsprozess mit minimalem juristischem Hin und Her und fokussiert sich auf Product-led Growth, Community-Support und die Befähigung von Gründerinnen und Gründern zu finanzieller Freiheit. saas. group ist auf kleine bis mittelgroße SaaS-Unternehmen mit wiederkehrenden Umsatzmodellen spezialisiert und hat das Ziel, diese zu Marktführern zu entwickeln.

Beschreibung

• Aufbau der Forschungsinfrastruktur • Organisieren, Säubern und Strukturieren der bestehenden Daten von Prerender für systematische Analysen. • Entwurf und Aufbau neuer Datenerhebungsströme, um Fragen zu beantworten, die mit den vorhandenen Daten nicht lösbar sind. • Durchführung und Veröffentlichung eigener Forschung • Entwurf und Durchführung von Studien unter Verwendung der Prerender-Daten, web-scale Datensätze und primärer Forschungsmethoden. • Verantwortung für den gesamten Forschungslebenszyklus: Fragestellung, Methodik, Analyse und Ergebnisinterpretation. • Einbindung in Geschäftsentscheidungen • Einbringen datenbasierter Erkenntnisse in die Gespräche, die bestimmen, was Prerender baut, wie wir verkaufen und wo wir investieren.

🎯 Anforderungen

• Eigenständig veröffentlichte Originalforschung — ob in der Wissenschaft oder Industrie: Sie haben eine Fragestellung von der Hypothese über die Methodik bis zu belastbaren Schlussfolgerungen geführt. • Praktische Erfahrung mit groß angelegter Datenanalyse — Sie haben Produktionsdaten eigenständig abgefragt, nicht nur Dashboards betrachtet. Sicherer Umgang mit SQL und Python. • Fundiertes Experimentdesign — Formulierung von Hypothesen, Isolierung von Variablen, statistische Validierung, Messung von Ergebnissen. • Erfahrung im Aufbau von Dateninfrastruktur — nicht nur Analyse vorgefertigter Datensätze. • Umgang mit AI-Tools — Sie setzen diese bereits in Ihren Forschungsabläufen ein.

🏖️ Vorteile

• Krankenversicherung • Flexible Urlaubsregelung • Steueroptimierte Zulagen