Data Scientist Marketing (m/w/d)
Data Scientist Marketing (m/w/d)
Data Scientist Marketing (m/w/d)
Data Scientist Marketing (m/w/d)
Jobriver HR Service
Internet, IT
Köln
- Art der Beschäftigung: Vollzeit
- 49.500 € – 69.000 € (von XING geschätzt)
- Vor Ort
- Zu den Ersten gehören
Data Scientist Marketing (m/w/d)
Über diesen Job
Data Scientist Marketing (m/w/d)
Beschreibung
Bringen Sie Ihre Expertise im Bereich Data Science in einem sinnstiftenden Arbeitsumfeld ein und starten Sie bei uns als Data Scientist Marketing (m/w/d). In dieser Rolle tragen Sie dazu bei, Wunden bezahlbar zu heilen, indem Sie Produkte und Services zur Wundversorgung entwickeln und vermarkten. Unser Kunde ist ein stark wachsendes, zukunftsorientiertes Familienunternehmen, das über 250 Mitarbeiter beschäftigt und wirtschaftlichen Erfolg mit sozialem Engagement verbindet. Sie erwartet ein Job mit Sinn, in dem soziales Engagement und wirtschaftliches Wachstum im Einklang stehen. Sie unterstützen den Aufbau eines datengestützten Marketings und arbeiten in einem agilen Umfeld, das Freiraum und Eigenverantwortung bietet. In einem kollegialen Team mit kurzen Entscheidungswegen und hoher Innovationskraft haben Sie die Möglichkeit zur persönlichen und fachlichen Weiterentwicklung. Ihr Onboarding wird individuell gestaltet und durch Mentoring unterstützt, sodass Sie optimal in Ihre neue Rolle hineinwachsen können. Zudem bieten wir Austauschformate, um das Netzwerken zu fördern und unsere Werte besser kennenzulernen.
Anforderungen
Der ideale Kandidat hat ein abgeschlossenes Studium der Statistik, Mathematik, Informatik oder eine vergleichbare Ausbildung sowie mindestens drei Jahre Berufserfahrung im Bereich der Datenanalyse und Data Science mit Schwerpunkt auf Marketingdaten. Fundierte Kenntnisse über Marketingprinzipien und -strategien, insbesondere im digitalen Marketing, sind erforderlich, ebenso wie ein Verständnis für Kundensegmentierung, Kampagnenmanagement und Customer Journey Analysen. Fortgeschrittene Kenntnisse in Datenanalysetools und Programmiersprachen wie Python, R und SQL sind notwendig. Ein Interesse an Cloud-Technologien und Tools im Bereich Data, wie Microsoft Azure Cloud, Databricks, Airflow und Spark, ist von Vorteil. Der Kandidat sollte über starke analytische Fähigkeiten verfügen und in der Lage sein, komplexe Zusammenhänge verständlich zu präsentieren. Ein agiles Mindset, eine lösungsorientierte Denkweise sowie Freude an der Teamarbeit und eine hohe Eigeninitiative sind ebenfalls wichtige Eigenschaften.
