Amazon, Bol, Kaufland, Allegro) – idealerweise im internationalen Kontext.Alternativ hast Du mehrjährige Berufserfahrung in mind. einem der folgenden Bereiche: Business Development, Consulting, Private Equity, Finance, Prozessmanagement, Restrukturierung, Business Intelligence oder einer Full-Service-E-Commerce-Agentur.Du bringst Führungserfahrung oder Leadership-Potenzial mit – und kannst sowohl intern als auch extern überzeugend auftreten.Du hast fundierte Kenntnisse in Plattform-Tools (z. B. Amazon Seller Central, Vendor Central, Bol Plaza), PPC-Tools (z.B. Amazon Ads, Adference, Helium10, Sellersonar), Finance-Tools (z.B.
Amazon) Praxis in der Steuerung von Website-Relaunches (UX, Content, CRO) sowie im Umgang mit CMS-, PIM- und Shop-Systemen Sehr gute Kenntnisse in Web-Analytics, Tracking und Reporting (z. B. GA4) Erfahrung in der Steuerung externer Agenturen Sicherheit in Datenschutz- und Tracking-Compliance (DSGVO, Consent-Management) Strategisches Verständnis moderner Search-Ansätze – von klassischer SEO/SEA bis hin zu KI-gestützter Search (LLMs, generative AI) Angebot: Interessanter Aufgabenbereich in einem dynamischen Team mit einem hohen Grad an Selbständigkeit, großzügigen Remote-Work-Möglichkeiten mit flexibler Arbeitsortgestaltung, gutem Verdienst und zeitgemäßen Sozialleistungen.
Du kennst den Zielmarkt in- und auswendig und verfügst über fundierte Business Kenntnisse, die Du durch Erfahrungen aus erster Hand in einem E-Commerce-Unternehmen oder einer Unternehmensberatung erworben hast? Dann passt Du perfekt in unser Team.
Du kennst den Zielmarkt in- und auswendig und verfügst über fundierte Business Kenntnisse, die Du durch Erfahrungen aus erster Hand in einem E-Commerce-Unternehmen oder einer Unternehmensberatung erworben hast? Dann passt Du perfekt in unser Team.
Unser ideales Profil Masterabschluss in Informatik, Mathematik/Statistik, Wirtschaftswissenschaften/Ökonometrie oder einem verwandten Fachgebiet.Mehrjährige Berufserfahrung in quantitativer Datenanalyse oder eine Promotion mit mindestens einem Jahr relevanter Berufserfahrung im Bereich Machine‑Learning‑Forschung.Sehr gute Kenntnisse und tiefes Verständnis von Machine‑Learning‑Methoden, sowohl klassisch als auch Deep Learning.Relevante Erfahrung mit Natural Language Processing (NLP) zur Extraktion strukturierter Konzepte aus unstrukturiertem Freitext, einschließlich Design, Training und Evaluierung von Information‑Extraction‑Pipelines.Sehr starke technische Fähigkeiten in Python, SQL und dem Hadoop‑Ökosystem.Erfahrung in der Anwendung von KI-/Machine‑Learning‑Methoden auf geschäftliche Fragestellungen.Sehr gute Kenntnisse fortgeschrittener statistischer und ökonometrischer Methoden in Theorie und Praxis.Erfahrung im Umgang mit Big Data.Fähigkeit, sauberen, wiederverwendbaren, produktionsreifen Code zu schreiben.Hervorragende Kommunikationsfähigkeiten (schriftlich und mündlich), einschließlich technischer Projektaspekte, Dokumentation, Ergebnisinterpretation und geschäftlicher Empfehlungen.Ausgeprägtes analytisches Denken und logische Problemlösungskompetenz, starke Qualitätsorientierung.Kenntnisse des Pharmamarktes und Erfahrung mit pharmazeutischen Daten (medizinische Daten, Krankenhausdaten, Apothekendaten, Abrechnungsdaten) sind von Vorteil, aber nicht zwingend erforderlich.Selbstständige Projektsteuerung.Fließende Deutsch- und Englischkenntnisse.