Stellenbeschreibung:

Sind Sie ein erfahrener Data Scientist (m/w/d) mit Fokus auf Customer Relationship Management (CRM) und möchten in einem dynamischen Umfeld arbeiten? Als Data Scientist – CRM (m/w/d) sind Sie für die Analyse komplexer Daten zuständig, um wertvolle Einblicke in Markt- und Kundenverhalten zu gewinnen. Sie visualisieren und präsentieren Ihre Ergebnisse für verschiedene Stakeholder und tragen maßgeblich zur Optimierung von Prozessen bei. Mit Ihrem analytischen Denken und Ihrer Kommunikationsstärke unterstützen Sie die Weiterentwicklung datengetriebener Strategien.

Aufgaben:

• Markt- und kundennahe Datenanalyse: Durchführung komplexer Datenanalysen zur      Generierung von Insights und Ableitung von Handlungsempfehlungen.

• Kommunikation: Visualisierung und Präsentation von Analyseergebnissen für verschiedene Stakeholder.

• Handfeste Ergebnisse: Beitrag zu einem besseren Markt- und Kundenverständnis      sowie zur Lösung von Kundenproblemen; Übernahme von      (Teil-)Projektleitungen.

• Prozessgestaltung: Entwicklung und Optimierung von Prozessen wie datengestützte      Vorgangsbearbeitung oder Dashboards.

• Zukunftstechnologien: Entwicklung und Implementierung von Machine-Learning-Modellen und Aufbau des Bereichs Predictive Analytics.

• Future fit: Evaluierung neuer Technologien und Tools zur Verbesserung der      Infrastruktur.

• Teamarbeit: Zusammenarbeit in einem dedizierten Team aus Data-Scientisten sowie mit      Business-Analysten und Kampagnenmanagern.

Anforderungen:

• Studium oder Ausbildung: Abgeschlossenes Studium in BWL, (Wirtschafts-)Informatik, Mathematik/Statistik, Data Science oder vergleichbar bzw. eine abgeschlossene IT-Ausbildung.

• Ausgeprägte Erfahrungen: Mindestens 3 Jahre Erfahrung in der Datenanalyse unter      Einsatz von Python und SQL sowie MS Excel.

• Python: Fundierte Kenntnisse in Python-Programmierung, inklusive Type-Sicherheit,      fehlerresistenter Pipelines und sauberer Dokumentation.

• Machine Learning: Erfahrung oder Interesse an der Arbeit mit      Machine-Learning-Methoden und Frameworks wie scikit-learn.

• Sicheres Know-how: Anwendung von mathematischen und statistischen Methoden.

• Analytische Persönlichkeit: Fähigkeit, fundierte Entscheidungen zu treffen,      komplexe Sachverhalte verständlich zu vermitteln sowie fließende      Deutschkenntnisse.

Optimalerweise haben Sie auch Erfahrungen in den folgenden Bereichen:

• Daten- und Prozessknowhow: Kenntnisse in Data-Warehouse-Strukturen und der      Weiterverarbeitung in angeschlossenen Analytics-Systemen.

• Visualisierungen: Erfahrungen mit Visualisierungstools wie Qlik oder Power-BI.

• Methoden: Erfahrungen in Moderationstechniken (z. B. Design Thinking).

Vorteile:

• Vergütung: 13 Monatsgehälter plus Urlaubsgeld und eine arbeitgeberfinanzierte      betriebliche Altersvorsorge.

• Work-Life-Balance: 30 Tage Urlaub, flexible Arbeitszeitmodelle mit Vertrauensarbeitszeit,      flexible Remote-Modelle (nach persönlicher Vereinbarung), mobiles      Arbeiten, Betriebs-Kita und Eltern-Kind-Büro (am Standort Wiesbaden).

• Weiterentwicklung: Systematische Weiterentwicklungsprogramme.

• Gesundheit: Betriebliches Gesundheitsmanagement.

• Engagement: Mitarbeiteraktivitäten zum Schutz und Erhalt von Artenvielfalt und      Biodiversität; soziale Projekte, Freistellung für Ehrenämter.

• Mobilität: Jobticket, Dienstfahrräder und Elektro-Poolfahrzeuge.