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Marketing Data Scientist
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Über die Stelle
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Warum diese Rolle wichtig ist
Wir suchen einen Data Scientist, der unsere Demand- und Revenue-Intelligence-Fähigkeiten verantwortet. Sie werden an der Schnittstelle von Marketingstrategie und Geschäftsergebnissen tätig sein und prädiktive Modelle sowie analytische Frameworks entwickeln, die uns zeigen, woher das Wachstum kommt, bevor es eintritt. Ihre Arbeit wird direkt beeinflussen, wie wir die richtigen Zielgruppen erreichen, in die richtigen Kanäle investieren und den Pipeline-Aufbau beschleunigen – und so Marketingaktivitäten in eine messbare, zukunftsorientierte Umsatzmaschine verwandeln.
Ihre Hauptaufgaben
- Analyse und Modellierung der Beziehung zwischen Marketinginvestitionen, Kanalperformance und Umsatzergebnissen, um Ausgaben mit Wachstum zu verknüpfen
- Konzeption und Pflege von Reporting-Ansichten und Self-Service-Analyse-Assets für interne Stakeholder und Marketingpartner; Bereitstellung von Modellausgaben und Leistungsdaten, die teamsübergreifend zugänglich, konsistent und umsetzbar sind
- Identifizierung hochwertiger Marktsegmente und Zielgruppen durch Datenmodellierung, um zu informieren, wie und wo wir konkurrieren
- Entwicklung von Personalisierungsmodellen und -frameworks, die maßgeschneiderte Kundenerlebnisse über verschiedene Kanäle hinweg ermöglichen, von dynamischen Inhalten und Angeboten bis hin zu Next-Best-Action-Empfehlungen
- Zusammenarbeit mit Marketing- und Vertriebsteams zur Definition von Prognosemethoden und zur Integration von Modellen in operative Arbeitsabläufe
- Übersetzung komplexer Modellausgaben in klare, umsetzbare Narrative, die strategische Entscheidungen auf Executive-Ebene vorantreiben
- Beitrag zur Entwicklung von KI-fähigen Datenstrukturen in Snowflake, einschließlich sauberer Feature-Tabellen, Scoring-Ergebnisse und Zielgruppensegmente, die als zuverlässige Eingaben für Marketingautomatisierung und KI-gestützte Entscheidungsfindung dienen
Mindestanforderungen
Was Sie mitbringen
- Starkes Verständnis des gesamten B2B-Umsatztrichters – von der Bekanntheit und Nachfragengenerierung über die Pipeline bis hin zum abgeschlossenen Umsatz – und wie Daten ihn durchlaufen
- Ausgeprägtes Geschäftsverständnis mit der Fähigkeit, prädiktive Modellausgaben mit strategischen Marketing- und Umsatzentscheidungen zu verknüpfen
- Die Fähigkeit, RevOps-, Vertriebs- und Marketing-Stakeholder durch datengesteuerte Storytelling zu beeinflussen
- Ein rigoroser, aber pragmatischer Ansatz zur Prognose – zu wissen, wann ein ausgefeiltes Modell erstellt werden muss und wann eine gut strukturierte Regression ausreicht
- Ein nachweislich eigeninitiativer Arbeitsstil, der sich in schnelllebigen, kommerziell orientierten Umgebungen wohlfühlt
- Fließende Kenntnisse in der Anwendung von KI-Tools und LLM-basierten Workflows – in der Lage, KI zur Beschleunigung von Analysen, zur Prototypenentwicklung von Modellen und zur effektiven Arbeit in einer KI-first-Datenumgebung zu nutzen
Erforderlich
- 8 Jahre Erfahrung in Data Science, Revenue Analytics oder einem verwandten Bereich
- Salesforce-Datenkenntnisse: Nachgewiesene praktische Erfahrung mit Salesforce-Daten über das gesamte Objektmodell (Leads, Kontakte, Accounts, Opportunities, Kampagnen) und ein tiefes Verständnis dafür, wie Marketing- und Vertriebsdaten innerhalb von Salesforce miteinander verknüpft sind
- Snowflake Data Warehouse-Erfahrung: Nachgewiesene Erfahrung im Abfragen, Modellieren und Arbeiten mit Daten in Snowflake, einschließlich SQL-basiertem Datenmodell und der Arbeit mit strukturierten analytischen Datensätzen
- Erfahrung in der Modellierung von Pipeline-Generierung, Konversionsraten und Umsatzgeschwindigkeit über den gesamten Trichter hinweg
Werkzeuge & Technologien
- Salesforce – vollständiges Objektmodell (Leads, Kontakte, Accounts, Opportunities, Kampagnen), SOQL, Salesforce-Administration, Salesforce Einstein Analytics / Tableau CRM
- Python – scikit-learn, statsmodels, Prophet, pandas, NumPy für Prognosen und Modellierung
- SQL – erweiterte Abfragen über CRM- und Marketing-Datenquellen hinweg
- Datenvisualisierung – Tableau, Power BI, Salesforce-native Dashboarding
- Marketing-Automatisierungsplattformen – Marketo, HubSpot oder Pardot (Vertrautheit mit der Datenstruktur)
- Cloud-Datenplattformen – Snowflake, AWS, GCP oder Azure für Datenextraktion und Modellbereitstellung
- Versionskontrolle – Git/GitHub oder GitLab
- Tabellenkalkulations- und Präsentationstools – Excel, Google Sheets für Stakeholder-Outputs
Was wir als Plus betrachten
- Erfahrung mit Customer Lifetime Value (LTV)-Modellierung und Churn-Vorhersage
- Vertrautheit mit Marketing-Automatisierungsplattformen und deren Einspeisung in Salesforce (z. B. Marketo, HubSpot)
- Erfahrung mit Lead-to-Revenue-Funnel-Analysen in einer B2B SaaS-Umgebung
- Arbeitskenntnisse von digitalen Marketingplattformen und deren zugrunde liegenden Datenstrukturen
- Fortgeschrittener Abschluss (Master oder PhD) in einem quantitativen Fach wie Statistik, Wirtschaftswissenschaften oder Informatik
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Haftungsausschluss: Die angegebene Gehaltsspanne stellt die Vergütung dar, die wir in gutem Glauben für diese Stelle zum Zeitpunkt der Veröffentlichung anbieten. Die endgültige Vergütung wird durch Faktoren bestimmt, die (unter anderem) den geografischen Standort, relevante Erfahrung, spezifische Fähigkeiten und interne Gerechtigkeit umfassen.
Es gibt keinen perfekten Kandidaten. Sie benötigen nicht alle bevorzugten Qualifikationen, um einen wertvollen Beitrag in unserem Team zu leisten. Unsere Mitarbeiter und Kunden kommen aus verschiedenen Hintergründen. Wenn Sie also begeistert davon sind, was Sie bei Vonage erreichen könnten, würden wir uns freuen, von Ihnen zu hören.
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Hinweis: Der Zweck dieses Profils ist es, eine allgemeine Zusammenfassung der wesentlichen Verantwortlichkeiten für die Position zu geben und ist nicht als erschöpfende Liste gedacht. Die Aufgaben können für Einzelpersonen in derselben Rolle je nach Geschäftsbedingungen, Abteilungsbedarf oder geografischem Standort variieren.
Wer wir sind
Vonage ist ein globaler Marktführer im Bereich Cloud-Kommunikation. Und Ihr Talent wird Marken – wie Airbnb, Viber, WhatsApp und Snapchat – dabei helfen, ihre digitale Transformation durch unsere vollständig programmierbaren, einheitlichen Kommunikations- und Contact-Center-Lösungen sowie Kommunikations-APIs zu beschleunigen. Bereit für Innovationen? Dann werden Sie noch heute Teil unseres Teams.
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