Publicis Sapient ist ein digitaler Transformationspartner, der etablierten Organisationen dabei hilft, sich digital zu entwickeln - sowohl in ihrer Arbeitsweise als auch in der Art und Weise, wie sie ihre Kunden bedienen. Als Teil des Data Science-Teams spielen Sie eine entscheidende Rolle bei der Entwicklung und Anwendung von fortschrittlicher Datenanalytik und maschinellem Lernen als wesentlichen Baustein für unsere Marktleistungen.

Ihre Aufgaben

• Ein Schwerpunkt unserer Data Science & Analytics Gruppe liegt auf der Kundenanalyse (Segmentierung, Verhaltensanalyse, Personalisierung, Empfehlungssysteme, Prognosen) unter Verwendung von First-Party-, Third-Party- und verschiedenen Arten externer Daten.
• Analyse großer Datensätze und Ableitung von Erkenntnissen, um personalisierte Kundenerlebnisse in verschiedenen Branchen und digitalen Umgebungen zu schaffen.
• Beratung der Kunden bei der Definition von Geschäftsproblemen und Beratung zur Anwendung von Datenanalytik, Business Intelligence und maschinellem Lernen zur Lösung dieser Probleme.
• Identifizierung neuer Möglichkeiten im Bereich Data Science & Analytics und Entwicklung von Analyselösungen.
• Fokus auf Kundenanalyse, in der Sie tief in First- und Third-Party-Daten eintauchen, um das digitale Kundenverhalten zu messen, zu analysieren und zu aktivieren.
• Erstellung umfassender Dashboards für Business-User und Management-Ebenen, um datenbasierte Einblicke in ihre Geschäfte zu generieren.
• Anwendung fortgeschrittener Analyse- und statistischer Methoden zur Aufbereitung und Analyse von Daten für (prädiktive) Modellierung, von Prototypen bis zur Produktion mit Schwerpunkt auf Kundendaten (aber nicht ausschließlich) sowie Vorbereitung von Berichten und Präsentationen für relevante Stakeholder (Kunden und intern).

Anforderungen

• Erfahrung im datengetriebenen Marketing, Kampagnenentwicklung, Messung und Optimierung, Martech, CDP usw.
• Verständnis von Daten(management)-Plattformen (CDP, CRM, DMP, Big Data Lakes, Cloud) und Tools (ETL, Processing, Marketing-Automatisierung usw.)
• Erfahrung in produktiven Umgebungen für Maschinelles Lernen, einschließlich des Wissens über die Tools, die für Modellbereitstellung und -lebenszyklusmanagement in der ML-Technik erforderlich sind (Docker, Kubernetes).
• Technisches Wissen über Web-/App-Tracking-Lösungen (z.B. Adobe/Google Analytics), Datenvisualisierungstools (Tableau & Power BI).
• Kenntnisse der Software Engineering-Prinzipien und Bereitstellungsmethoden (bevorzugt in Cloud-Umgebungen).
• Branchenkenntnisse in den Bereichen Automobil, Gesundheitswesen, Logistik, Finanzdienstleistungen oder Energie & Rohstoffe.
• Fließende Deutschkenntnisse (mündlich und schriftlich, Geschäftsumfeld, komplexe Konzepte) und Englisch.

Das bietet Publicis Sapient

Bei Publicis Sapient arbeiten wir mit modernster Technologie, die schon immer Teil unserer DNA war. Wir möchten, dass unsere Mitarbeiter definieren, welche Technologien unsere Kunden als Nächstes nutzen. Darüber hinaus bieten wir viele Lernmöglichkeiten, um Ihre Fähigkeiten zu vertiefen und Ihre berufliche Entwicklung zu unterstützen. Sie erhalten zahlreiche Rabatte für Reisen, kulturelle Veranstaltungen und Freizeitaktivitäten. Ihr Wohlbefinden liegt uns am Herzen, deshalb organisieren wir verschiedene Gesundheitsinitiativen. Darüber hinaus erwartet Sie bei uns eine lebendige Arbeitsplatzkultur mit verschiedenen Community-Events im Laufe des Jahres.

Über Publicis Sapient

Publicis Sapient ist der digitale Transformationshub der Publicis Groupe und unterstützt Unternehmen dabei, die digitale Welt zu verstehen und ein Teil von ihr zu sein. Mit unserem Start-up-Mindset und modernen Methoden aus Strategie, Beratung, Kundenerfahrung, agiler Entwicklung und kreativer Problemlösung helfen wir unseren Kunden, Wert zu schaffen. Mit 20.000 Mitarbeitern und 53 Büros weltweit beschleunigen wir die Transformation unserer Kunden durch die Gestaltung von Produkten und Dienstleistungen, die ihre Kunden wirklich schätzen. Als Arbeitgeber setzen wir uns für eine inklusive und diverse Belegschaft ein und bieten Chancengleichheit für alle, unabhängig von Rasse, Farbe, nationaler Herkunft, Geschlecht, geschütztem Veteranenstatus, Behinderung, sexueller Orientierung, Geschlechtsidentität oder Religion.