Lead Data Scientist

Stelle nicht auf LinkedIn

🔥 vor 4 Stunden

🇪🇺 Europa – Remote

⏰ Vollzeit

🟠 Senior

📊 Data Scientist

👻 Geisterscore 12%

Was es bedeutet: die Wahrscheinlichkeit, dass für diese Stelle niemand wirklich einstellt.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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toogeza

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11 - 50 Mitarbeiter

💼 Beratung

📣 Marketing

📦 Logistik

Consulting • Marketing • Logistics

Toogeza ist ein Recruiting- und Beratungsunternehmen mit Sitz in der Ukraine, das sich auf die Talentgewinnung und die Bereitstellung von Recruiting-Lösungen für Tech-Unternehmen spezialisiert hat. Als Partner integriert sich Toogeza tief in den Hiring-Prozess, liefert Markt-Insights und unterstützt beim Aufbau von Teamstrukturen. Die Services umfassen: • Recruiting • Sourcing • Auswahl • Onboarding-Unterstützung • Audit und Aufbau von HR-Prozessen • Recruitment Process Outsourcing (RPO) Toogeza bietet flexible Hiring-Services für unterschiedliche Tech-Domains, Märkte und Rollen. Die Kernwerte sind Talent, Topqualität, Vertrauen und Beharrlichkeit. Das Unternehmen betreut Kundinnen und Kunden weltweit und hilft, passende Fach- und Führungskräfte für technische und leitende Positionen in verschiedenen Branchen und Märkten zu finden.

Beschreibung

• Kombination aus praktischer Expertise, technischer Führung und produktorientiertem Denken, um skalierbare ML-Lösungen voranzutreiben • Sicherstellen, dass entwickelte Lösungen einen geschäftlichen Mehrwert schaffen • Prozesse, Standards, Skalierbarkeit und Performance definieren • Enge Zusammenarbeit mit Produkt- und Business-Stakeholdern, um komplexe Probleme in praktische Lösungen mit großer Wirkung zu übersetzen • Geschäftsprobleme in Data-Science-Lösungen oder Forschungsprojekte im Bereich Data Analytics übersetzen • Klare Erfolgskennzahlen und KPIs definieren • Erkenntnisse in umsetzbare Empfehlungen übersetzen, die Umsatz und Spielerverhalten beeinflussen • Modelle und Analysen an konkreten Geschäftsergebnissen ausrichten • ML-Modelle wie Churn-Prognosen, LTV-Prognosen, Revenue-Uplift-Analysen und Spielersegmentierungen konzipieren, entwickeln und bereitstellen – von der Experimentierphase bis zum Produktivbetrieb • Standardisierte, skalierbare Prozesse für Data Science und Data Analytics definieren und implementieren • Lebenszyklen für die Modellentwicklung sowie Frameworks für Codequalität, Dokumentation, Reproduzierbarkeit, Experimente und Evaluierung etablieren • Effizienz bei der Bereitstellung verbessern und die Zeit von der Idee bis zum Produktivbetrieb verkürzen • Möglichkeiten identifizieren, manuelle analytische Workflows mithilfe von AI/ML zu automatisieren

🎯 Anforderungen

• Bachelor- oder Masterabschluss in Statistik, Mathematik, Informatik, Volkswirtschaftslehre oder einem verwandten quantitativ ausgerichteten Studienfach • Mindestens 5 Jahre Erfahrung als Senior Data Scientist oder in einer Lead-Rolle mit Verantwortung für analytische und Data-Science-Fachbereiche • Sehr gute Kenntnisse in SQL und Python • Erfahrung mit großen Datensätzen, Notebooks, reproduzierbaren Analysen und Git-basierten Workflows • Fundierte Kenntnisse in ML, Statistik, Versuchsplanung, A/B-Tests, Holdout-Evaluierung und der Analyse von Business-KPIs • Berufliche Erfahrung mit Predictive Modeling, Klassifikation, Segmentierung, Forecasting, Modellevaluierung und der Messung geschäftlicher Auswirkungen • Erfahrung mit Churn, Uplift, LTV, Retention, Kampagnenanalysen oder der Modellierung von Nutzerverhalten von großem Vorteil • Ausgeprägte analytische und lösungsorientierte Denkweise; Fähigkeit, Geschichten in Daten zu erkennen, Trends aufzudecken und diese in klaren Geschäftszusammenhängen zu erläutern • Berufliche Erfahrung mit großen Datensätzen und Distributed-Computing-Tools wie BigQuery, Spark, Hive oder vergleichbaren Technologien • Fundierte Kenntnisse in Versuchsplanung und statistischen Tests, einschließlich A/B-Tests, Hypothesentests und Konfidenzintervallen • Vertrautheit mit Verfahren der kausalen Inferenz wie Propensity Score Matching, Instrumentvariablen, Difference-in-Differences, Uplift Modeling und Predictive-Modeling-Verfahren • Englischkenntnisse auf mindestens B2-Niveau • Erfahrung in den Bereichen Gaming, Glücksspiel, Fintech, E-Commerce, Abonnementmodelle oder anderen nutzerverhaltensbasierten Produkten von Vorteil • Erfahrung mit BI-Tools wie Tableau, Looker oder Power BI von Vorteil • Produktorientiertes Denken und die Fähigkeit, umsetzbare Lösungen mit konkreter Wirkung vorzuschlagen, von Vorteil

🏖️ Vorteile

• 25 Urlaubstage + 15 Krankheitstage + 1 zusätzlicher Urlaubstag zum Geburtstag • Budget für Englischkurse • Budget für eine Krankenversicherung • Jährliches Budget für Weiterbildung und berufliche Entwicklung • Remote-freundliche Unternehmenskultur in einem kleinen, engagierten Team • Arbeit an relevanten Datenprodukten und deren Gestaltung mit der eigenen Vision

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