Als Senior Associate Data Science bei Publicis Sapient hast du die Möglichkeit, die Entwicklung der Data Science-Praxis voranzutreiben und eine wesentliche Rolle bei der Anwendung fortschrittlicher Datenanalytik und maschinellen Lernens als zentralen Baustein unserer Marktabgebungen zu spielen. Deine Arbeit konzentriert sich darauf, wie das Kundenerlebnis und das Verständnis verbessert werden können, um das Geschäft unserer Kunden letztendlich zu fördern.

Zusätzlich arbeitest du eng mit Personen aus verschiedenen Abteilungen, Branchen und Regionen zusammen, um sicherzustellen, dass die von uns auf den Markt gebrachten Lösungen immer daten- und erkenntnisgesteuert sind. Du hilfst auch dabei, neue Geschäftsmöglichkeiten und Account-Wachstumsmöglichkeiten zu identifizieren.

Deine Aufgaben umfassen:

• Kernbereiche unserer Data Science & Analytics-Gruppe umfassen Kundendatenanalysen (Segmentierung, Verhaltensanalyse, Personalisierung, Empfehlungssysteme, Prognosen) unter Verwendung von Erst-, Dritt- und verschiedenen externen Daten
• Analyse großer Datensätze und Anwendung von Erkenntnissen zur Schaffung personalisierter Kundenerlebnisse in verschiedenen Branchen in digitalen Umgebungen
• Zusammenarbeit mit Kunden zur Definition von Geschäftsproblemen und Beratung zu deren Lösung durch den Einsatz von Datenanalyse, Business Intelligence und maschinellem Lernen
• Identifizierung neuer Chancen im Bereich Data Science & Analytics und Entwicklung von Analytics-Lösungen
• Fokus auf Kundendatenanalysen und umfassende Untersuchung von Erst- und Drittanbieterdaten zur Messung, Analyse und Aktivierung digitalen Kundenverhaltens
• Erstellung umfassender Dashboards für Unternehmensbenutzer und Führungsebenen zur Generierung datenbasierter Erkenntnisse für ihr Geschäft
• Anwendung fortschrittlicher Analyse- und statistischer Methoden zur Vorbereitung und Analyse von Daten für (prädiktive) Modellierung, von Prototypen bis zur Produktion (fortgeschrittenes Segmentieren, Hyper-Personalisierung, Empfehlungen usw.) mit Schwerpunkt, aber nicht beschränkt auf Kundendaten (auch Fahrzeugdaten, Produkt- und POS-Daten usw.)
• Unterstützung bei der Entwicklung von Standards in Statistik, maschinellem Lernen und Datenvisualisierung, um Konsistenz in Projekten und Teams sicherzustellen, sowie Erstellung von Berichten und Präsentationen für relevante Interessengruppen (Kunden- und interne Seite)