Data Scientist Sales Data Hub (gn) Vollzeit/ Teilzeit (hybrid)

Was Dich erwartet

• Anwendung und (Weiter-)Entwicklung statistischer und ML-basierter Modelle (Regressionsmodelle, Zeitreihenanalysen, Klassifikation, Clustering) auf vertriebsrelevante Fragestellungen – z. B. Pipeline-Forecasting, Churn-Prediction, Lead Scoring.
• Eigenständige Entwicklung und Betreuung von Data-Science- und AI-Lösungen in Python/SQL (auf Azure und Snowflake) – vom Proof of Concept bis zum operativen Modell im Sales-Kontext.
• Erstellung neuer Analysen großer Vertriebsdatenmengen und Ableitung konkreter Handlungsempfehlungen für Sales-Stakeholder.
• Enge Zusammenarbeit mit Data Engineers und Data Analysten bei der Weiterentwicklung von KPIs, Dashboards und Reportings
• Maßgeschneidertes und adressatengerechtes „Data Story Telling“.
• Unterstützung bei der Sicherstellung von Datenqualität und Plausibilisierung von Modell-Inputs in Abstimmung mit Data Governance.
• Proaktive Identifikation von Optimierungspotenzial und Use Cases für KI/Analytics im Vertriebsumfeld.

Was Dich auszeichnet

• Du verfügst über fundierte Erfahrung in Data Science und Advanced Analytics, insbesondere mit Regressions‑, Klassifikations‑ und Zeitreihenmodellen sowie mit ML‑ und AI‑Algorithmen.
• Du bringst sehr gute Kenntnisse in Python und SQL mit und hast Erfahrung im Umgang mit Cloud‑Plattformen wie Azure und Snowflake.
• Du hast ein gutes Verständnis von Vertriebsprozessen, CRM‑Daten und relevanten Sales‑KPIs.
• Du hast Erfahrung darin, Proof‑of‑Concept‑Modelle in produktive Lösungen zu überföhren.
• Du bist in der Lage, komplexe Modellergebnisse durch adressatengerechtes Data Storytelling verständlich und überzeugend zu kommunizieren.
• Du zeichnest dich durch analytisches, strukturiertes Denken sowie eine hohe Eigeninitiative aus.
• Du kommunizierst sicher und zielgerichtet mit Vertriebs‑ und Technik‑Stakeholdern.
• Du arbeitest selbstständig und zuverlässig und überzeugst durch einen starken Umsetzungsfokus.
• Du bist sicher in der Kommunikation auf Deutsch und Englisch.