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Valerie Group
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11 – 50 Mitarbeitende
B2BE-CommerceMarketing
Valerie Group unterstützt Direct-to-Consumer-E-Commerce-Marken beim Aufbau und der Skalierung ihrer Wachstumsaktivitäten. Das Unternehmen kombiniert eine proprietäre KI-gestützte Intelligence-Plattform mit erfahrenen Fachleuten in den Bereichen Paid Media, Kreativleistungen, Conversion-Rate-Optimierung, E-Mail-Marketing, SEO, Technologie und Strategie. Die Arbeit basiert auf strukturierten Experimenten, darunter A/B-Tests und Pilotprogramme, und verbindet leistungsorientierte Umsetzung mit potenziell erfolgsabhängigem Kapital, das eine Verwässerung so lange aufschieben soll, bis Ergebnisse nachgewiesen sind. Valerie Group arbeitet mit digital geprägten Verbrauchermarken über Integrationen mit Plattformen wie Shopify, Meta, Google, TikTok und Amazon und konzentriert sich auf messbares Wachstum sowie wiederholbare Betriebssysteme.
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Data Scientist, Produktanalytik & KI — Valerie Group (Hybrid, Indien)

Leite Produktanalysen, Modellierung, Experimente und KI-Initiativen über die Marken der Valerie Group und ihre Plattform für Investitionswachstum hinweg. Verwandle SQL- und Python-Analysen in produktionsreife kommerzielle und produktspezifische Lösungen.

INIndienHybridVollzeitMittlere StufeSeniorErforderliche Sprache: EnglischDatenwissenschaftler
BigQueryNumpyPandasPythonScikit-LearnSQLTableau

Beschreibung

  • Leite Wachstums-, kommerzielle und Produktanalysen sowie angewandte Data-Science- und KI-Initiativen über die Marken der Valerie Group und ihre Plattform für Investitionswachstum hinweg.
  • Etabliere und überwache Produktmetriken, Nutzerverhalten, Funnels, Abbrüche und die Performance von Funktionen.
  • Überführe Produktfragen in strukturierte Analysen und praxisnahe Empfehlungen.
  • Entwickle und wende Modelle für Segmentierung, Scoring, Klassifizierung, Empfehlungen, Prognosen, Unit Economics, Inkrementalität, Medieneffektivität und weitere Entscheidungsanforderungen an.
  • Arbeite mit Engineering- und Datenteams zusammen, um Modelle und analytische Workflows zu operationalisieren.
  • Arbeite mit unvollständigen, fehlerhaften oder gruppierten Daten und dokumentiere dabei Annahmen sowie wesentliche Datenlücken.
  • Verantworte analytische und Modellierungsprojekte von der Definition des Geschäftsproblems und der Datenanforderungen über Modellierung, Validierung und Bereitstellung bis zur Wirkungsmessung.
  • Konzipiere und führe A/B-Tests und Kohortenanalysen durch.
  • Bewerte die Auswirkungen von Produktänderungen, KI-Ergebnissen und Anpassungen von Workflows.
  • Schaffe Feedbackschleifen, die die Produkt- und Modellleistung verbessern.
  • Quantifiziere Unsicherheiten, hinterfrage Annahmen und kommuniziere Einschränkungen sowie Konfidenzniveaus.
  • Definiere Datenanforderungen für Produktfunktionen und unterstütze ein präzises, konsistentes und vollständiges Tracking.
  • Arbeite mit Engineering zusammen, um Datensätze und Datenpipelines zu organisieren.
  • Ermittle und behebe Lücken in der Datentransparenz.

Anforderungen

  • Sechs bis acht Jahre einschlägige Erfahrung in Analytics oder Data Science.
  • Die Fähigkeit, unklare geschäftliche, produktbezogene, wachstumsbezogene oder kommerzielle Herausforderungen in strukturierte Datenfragen und umsetzbare Analysepläne zu überführen.
  • Erfahrung mit der Analyse von Produktmetriken, Funnels und Nutzerverhalten.
  • Erfahrung in der Entwicklung und Anwendung von Klassifizierungs-, Regressions-, Clustering-, Scoring-, Prognose- und Entscheidungsmodellen.
  • Nachgewiesene Erfahrung darin, mindestens ein relevantes Modell oder Analyseprodukt in die geschäftliche Nutzung zu überführen.
  • Ausgeprägtes Verständnis von CAC, AOV, COGS, Deckungsbeitrag, Amortisationszeit und Break-even.
  • Fortgeschrittene SQL-Kenntnisse.
  • Erfahrung mit strukturierten und semi-strukturierten Daten.
  • Sehr gute praktische Python-Kenntnisse für Datenanalyse, Modellierung, Experimente und Automatisierung; gleichwertige Analysefähigkeiten in R sind ebenfalls akzeptabel.
  • Sicherer Umgang mit pandas, NumPy und scikit-learn.
  • Erfahrung mit A/B-Tests, statistischer Analyse, Messung, Kausalität und Wirkungsevaluation.
  • Erfahrung mit der Bewertung von LLM- oder KI-generierten Ergebnissen in Produkt-Workflows.
  • Erfahrung mit Tableau, Power BI oder Metabase ist von Vorteil, aber nicht erforderlich.
  • Erfahrung in einem Startup-Umfeld beim Aufbau von null auf eins ist von Vorteil, aber nicht erforderlich.
  • Erfahrung mit Media-Mix-Modellierung, Inkrementalität, kausaler Inferenz, Versuchsdesign oder der Messung von Medieneffektivität ist von Vorteil, aber nicht erforderlich.
  • Erfahrung mit Snowflake, BigQuery, dbt, Triple Whale, Northbeam oder Rockerbox ist von Vorteil, aber nicht erforderlich.
  • Erfahrung mit der Bereitstellung von Machine-Learning-Modellen in der Produktion ist von Vorteil, aber nicht erforderlich.

Zusatzleistungen

  • Wettbewerbsfähiges Vergütungspaket.
  • Zugang zu den für eine effektive Arbeit erforderlichen Tools.
  • Entwicklungsmöglichkeiten, während die Valerie Group wächst.
  • Arbeit mit sinnvoller und messbarer Wirkung.
  • Von Anfang an umfassende Verantwortung.
  • Zusammenarbeit mit erfahrenen Gründern, operativen Führungskräften und Spezialisten.
  • Inklusives Arbeitsumfeld.
  • Eine rollenspezifische Bewertung oder praktische Übung, sofern zutreffend.

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