Geneva
Data Scientist, Marketing Analytics
- 27 Juni 2026
- 100%
- Geneva
Über den Job
Wer ist Sonar?
Sonar gestaltet die Zukunft der agentenzentrierten Softwareentwicklung. Als führendes Unternehmen im Bereich KI-Code-Verifikation und Governance lösen wir ein kritisches Problem: Wir stellen sicher, dass von KI-unterstützten Entwicklern oder autonomen Agenten generierte Software zuverlässig, sicher und wartbar ist.
Wir integrieren uns nahtlos mit Claude Code, Codex, Cursor, GitHub Copilot, Gemini und Devin und unterstützen über 75 % der Fortune 100 dabei, vertrauenswürdige, zuverlässige und konforme Software zu entwickeln. Kunden, die Sonar nutzen, melden 44 % weniger Ausfälle aufgrund von KI-generiertem Code.
Wir sind überzeugt, dass Code-Verifikation das entscheidende fehlende Glied im Agent-Centric Development Cycle (AC/DC) ist. Branchengrößen wie Nvidia, ServiceNow, Booking.com, Goldman Sachs, AstraZeneca und Ford Motor Company vertrauen darauf, dass wir eine unabhängige, erklärbare und konsistente Überprüfung und Governance ihres KI-generierten Codes über Produkte wie:
SonarQube: Die weltweit führende Plattform für KI-Code-Review und Verifikation.
SonarQube Foundation Agent: Derzeit Spitzenreiter bei agentenbasierter Software-Reparatur.
SonarSweep & Sonar Context Augmentation: Bereitstellung des unternehmensgerechten Kontexts und der Einschränkungen, die Agenten benötigen, um wirklich effektiv zu sein.
Unser Team arbeitet an globalen Standorten in Austin, Bochum, Dubai, Genf, London, Singapur, Tokio und Washington D.C. Wir handeln mit einer Denkweise, die wir CODE nennen:
Committed to our customers and community.
Obsessed with quality.
Deliberate in our decisions.
Effective as one team.
Mit über 400 Mio. USD Umsatz und profitabelm, schnell wachsendem Geschäft bauen wir das Rückgrat der KI-Software-Revolution auf. Wenn Sie hungrig sind, etwas zu bewirken, schnell arbeiten möchten und bereit sind, an der Spitze der KI zu arbeiten, möchten wir von Ihnen hören.
Positionsbeschreibung
Diese Rolle ist der dedizierte analytische Partner des Datenteams für das Marketing. Ihre Hauptaufgabe ist es, Marketingdaten in Entscheidungen umzuwandeln: zu diagnostizieren, was funktioniert und was nicht, zu erklären warum und zu empfehlen, wo der nächste Euro investiert werden sollte. Sie sind verantwortlich für die vollständige Marketing-Attribution, ROI- und Konversionsanalyse und agieren proaktiv, indem Sie Erkenntnisse und Chancen aufzeigen, bevor jemand danach fragt.
Sie werden Daten erkunden, Hypothesen bilden und mit unseren Data- und Analytics-Engineers zusammenarbeiten, um die Modelle und Pipelines zu gestalten, die Sie benötigen. Sie helfen bei der Definition dieser Modelle, aber Ihr Hauptmaßstab für Erfolg ist die Qualität und Wirkung Ihrer Analyse.
Diese Rolle ist im Data & Insights Team angesiedelt und arbeitet eng mit Marketing, IT/Marketing Ops, Data Engineers, Analytics Engineers und Data Scientists aus anderen Bereichen zusammen.
Treiben Sie Marketingentscheidungen mit Analysen voran. Verantworten Sie Attribution, ROI, Konversion und Funnel-Analyse. Diagnostizieren Sie Rückgänge und Anomalien, quantifizieren Sie deren Ursachen und übersetzen Sie die Erkenntnisse in klare Empfehlungen für Marketingverantwortliche.
Optimieren Sie das Marketingbudget. Verbinden Sie Ausgaben mit Ergebnissen über Kanäle und Kampagnen hinweg und beraten Sie, wo investiert, gekürzt oder getestet werden sollte.
Seien Sie proaktiv. Erkunden und korrelieren Sie Daten, um Erkenntnisse zu liefern, nach denen niemand gefragt hat. Antizipieren Sie die nächste Frage. Bringen Sie Chancen ins Marketingteam, anstatt auf Anfragen zu warten.
Führen Sie Experimente durch. Entwerfen und werten Sie A/B-Tests und andere Experimente aus, wenden Sie fundierte statistische Methoden an und seien Sie ehrlich bezüglich Signifikanz und Kausalität.
Arbeiten Sie an der Datenbasis mit. Arbeiten Sie Hand in Hand mit Data Engineers und Analytics Engineers, um Marketingdaten ins Data Warehouse zu bringen und zu modellieren. Definieren Sie Anforderungen, erkunden Sie Rohdaten und tragen Sie zu Datenmodellen bei, die Marketingdaten mit Vertriebs- und Produktdaten verbinden.
Erzählen Sie die Geschichte. Kommunizieren Sie Erkenntnisse so, dass auch nicht-technische Stakeholder handeln können, und dokumentieren Sie Kontext, Einschränkungen und Entscheidungen, damit die Arbeit bei Übergaben erhalten bleibt.
Starke analytische Erfolgsbilanz: Jemand, der durch Analysen messbar Geschäfts- oder Marketingentscheidungen beeinflusst hat, nicht nur Berichte erstellt.
Vertrautheit mit den neuesten KI-Tools und die Gewohnheit, diese zu nutzen, um schneller und präziser zu arbeiten: Daten erkunden, Code schreiben und debuggen, Analysen entwerfen und Erkenntnisse beschleunigen. Sie bleiben auf dem neuesten Stand, während sich die Tools weiterentwickeln, und bringen neue Ansätze ins Team.
Bereitschaft zur Weiterentwicklung: Sie erweitern aktiv Ihre Fähigkeiten, suchen Feedback und sehen neue Tools und Methoden als Chancen, nicht als Bedrohungen.
Solide SQL-Kenntnisse. Sie können eigenständig Daten abfragen, verknüpfen und erkunden, ohne auf die Vorbereitung durch andere warten zu müssen.
Kenntnisse in Python für Analyse, Modellierung und Automatisierung.
Statistische Grundlagen: Experimentieren, Signifikanztests, Regression, Segmentierung, Prognosen und das Urteilsvermögen, zu wissen, welche Methode anzuwenden ist.
Grundkenntnisse in Marketing- und GTM-Daten: Kanäle, Kampagnen, Attributionsmodelle, Funnel- und Konversionsmetriken sowie die Herausforderungen bei der Verknüpfung von Marketingdaten mit CRM-/Vertriebs- und Produktnutzungsdaten.
Bereitschaft, sich mit Datenmodellierung zu beschäftigen. Sie müssen kein dbt-Experte sein, sollten sich aber wohlfühlen, unordentliche Daten zu erkunden und bei der Entwicklung (oder dem Aufbau) der benötigten Modelle mitzuwirken, anstatt auf saubere Tabellen zu warten.
Starke Kommunikations- und Stakeholder-Fähigkeiten: Sie können schwache Messungen respektvoll hinterfragen und eine Empfehlung aussprechen, nicht nur Optionen präsentieren.
Proaktivität und Eigenständigkeit: Sie melden sich frühzeitig, planen Ihre Arbeit selbst und suchen nach Wirkung, ohne darum gebeten zu werden.
In-Office-Kultur
Wir sind hier bewusst. Wir glauben, dass die besten Teams gemeinsam im Raum entstehen. Drei Ankertage – Montag, Dienstag und Donnerstag – schaffen den Kollaborationsrhythmus, der ein Hub-Büro wertvoll macht.
Kandidaten müssen tatsächlich am Standort der ausgeschriebenen Stelle ansässig sein – wenn Sie heute nicht dort sind, unterstützen wir gerne bei der Umsiedlung für die richtige Person.
Wir schätzen Vielfalt, Gleichberechtigung und Inklusion
Bei Sonar glauben wir, dass unsere Vielfalt unsere Stärke ist. Wir sind ein globales Unternehmen, das unterschiedliche Hintergründe, Perspektiven und Kulturen wertschätzt und respektiert. Wir engagieren uns für ein vielfältiges und inklusives Arbeitsumfeld, in dem sich jeder wertgeschätzt fühlt und befähigt ist, sein Bestes beizutragen. Wir sind stolz darauf, ein Arbeitgeber zu sein, der Chancengleichheit bietet, und begrüßen alle qualifizierten Bewerber, unabhängig von Rasse, Hautfarbe, Religion, Geschlecht, Geschlechtsidentität oder -ausdruck, sexueller Orientierung, nationaler Herkunft, Genetik, Behinderung, Alter oder Veteranenstatus.
Wenn Sie eine Unterstützung benötigen, wenden Sie sich bitte an hiring@sonarsource.com .
Alle Stellenangebote bei Sonar stehen unter dem Vorbehalt einer umfassenden Hintergrundüberprüfung und Referenzprüfung, die vor dem Eintrittstermin durchgeführt wird.
Bewerbungen, die über Agenturen oder Drittanbieter eingereicht werden, werden nicht berücksichtigt.
