Senior Data Scientist
Zürich
Auf einen Blick
- Veröffentlicht:27 Juni 2025
- Pensum:100%
- Arbeitsort:Zürich
Job-Zusammenfassung
Als Machine Learning/Data Scientist im Marketingbereich optimierst du unsere Leistung. Du arbeitest in einem dynamischen Team und profitierst von innovativen Technologien.
Aufgaben
- Baue Beziehungen zu wichtigen Stakeholdern auf und entwickle Datenflüsse.
- Identifiziere und löse herausfordernde Marketingprobleme mit AI.
- Leite die Implementierung von ML-Pipelines zur Entscheidungsoptimierung.
Fähigkeiten
- Erforderlich sind Erfahrungen in Data Science und Marketingwissenschaft.
- Starkes technisches Verständnis und Business-Akumen sind nötig.
- Kenntnisse in fortgeschrittener ML-Technik und GenAI-Tools.
Ist das hilfreich?
Kurz gesagt
Als Machine Learning/Data Scientist mit Spezialisierung auf Marketingwissenschaften besteht Ihre Aufgabe darin, unsere Marketingleistung durch den Aufbau branchenführender Machine Learning- & KI-Lösungen zu steigern. Sie arbeiten eng mit Marketingteams zusammen, um Daten- und Machine Learning-Pipelines zu entwerfen und umzusetzen, die sowohl effiziente Kampagnen mit Marketingpartnern als auch bessere Echtzeiterlebnisse in unserem Web und unserer App ermöglichen. Diese Rolle erfordert ein starkes Geschäftswissen und technisches Können, um breit gefasste Marketingprobleme effektiv in spezifische Daten-, ML- und KI-Lösungen zu übersetzen.
Diese Position berichtet an den Leiter für Machine Learning und KI im Data-Science-Team und unterstützt unsere digitalen Marketingteams.
Ihre Mission
- Aufbau starker Beziehungen zu wichtigen Stakeholdern wie Digital Marketing oder Customer Experience, um Datenflüsse und KI-Strategien zu entwerfen.
- Proaktive Identifikation, Priorisierung und Lösung herausfordernder Marketingprobleme unter Nutzung Ihrer Expertise in Daten und KI.
- Forschung zum Stand der Technik im Bereich Marketingwissenschaften vorantreiben.
- Leitung der Gestaltung und Implementierung von Machine Learning- und KI-Pipelines zur Optimierung der Marketingentscheidungen in Zusammenarbeit mit Marketingteams.
- Entwicklung und Verfeinerung von Modellen wie Customer Lifetime Value, Kundenprodukt-Empfehlungen und Churn-Vorhersage unter Einbeziehung fortschrittlicher ML-Techniken und der neuesten GenAI-Technologien.
- Verantwortung für die Algorithmusleistung, einschließlich der Gestaltung von QA-Metriken und -Prozessen sowie der Validierung messbarer Auswirkungen durch Experimente.
- Effektive Kommunikation über die Auswirkungen und Wirksamkeit der Marketing-ML- und KI-Anwendungen auf allen Organisationsebenen.