Ein Unternehmen aus dem Consumer-/Retail-Umfeld baut seine datengetriebene Marketing-Organisation weiter aus und sucht dafür einen Senior Data Scientist / Marketing Analytics Experten (Freelancer) zur Umsetzung skalierbarer Analytics- und ML-Use-Cases.

Start: 04/2026 (27.04.2026)

Dauer: bis 07/2026 (31.07.2026) (Option auf Verlängerung)

Remote/On-Site: Remote

Auslastung: 80–100% 

DEINE CHALLENGE

• Definition und Operationalisierung von Datenstrategie-Initiativen im Marketing (Use-Case-Priorisierung, KPI-/Messkonzepte, Roadmap)
• Entwicklung von Customer-Insights- und Kampagnenanalysen inkl. Segmentierungen, Funnel-Analysen und Performance-Diagnostik
• Konzeption, Entwicklung und Validierung von ML-/Statistikmodellen (z. B. Propensity, Churn, CLV, Next Best Action, Uplift)
• Aufbau von Attribution-/Incrementality-Ansätzen zur Bewertung von Marketingkanälen und Kampagnenwirkung
• Integration von Modellen in operative Prozesse und Datenprodukte (Übergabe an BI/Marketing Ops, produktionsnahe Umsetzung)
• Aufbau, Automatisierung und Optimierung von Datenpipelines (Datenaufbereitung, Feature Engineering, Scheduling/Monitoring)
• Erstellung von Management-ready Insights & Handlungsempfehlungen inkl. klarer Business-Storyline und Impact-Schätzung
• Sicherstellung von Datenqualität, Data Governance und Compliance (Definition von Standards, Checks, Dokumentation)
• Enge Abstimmung mit Stakeholdern aus Marketing, BI, IT und Management (Anforderungsmanagement, Erwartungssteuerung)
• Optional: Mentoring/Enablement interner Teammitglieder (Methoden, Best Practices, Review von Analysen/Modellen)

DEINE TALENTE

• 5+ Jahre Erfahrung in Data Analytics/BI mit klarem Marketing-Fokus (Customer Insights, Kampagnenanalyse, Attribution)
• Sehr gute Python-Kenntnisse (Datenaufbereitung, Analyse, Machine Learning; z. B. pandas, scikit-learn)
• Sehr gute SQL-Kenntnisse, idealerweise Google BigQuery oder vergleichbare Cloud-DWHs
• Erfahrung in Entwicklung, Validierung und Deployment von ML-Modellen (inkl. Monitoring/Drift-Betrachtung)
• Erfahrung im Aufbau und Betrieb von Datenpipelines (ETL/ELT, Orchestrierung, Qualitätssicherung)
• Sicherer Umgang mit BI-Tools (z. B. Power BI) und verständliche Visualisierung von Ergebnissen
• Verständnis von Data Governance, Datenqualität und Analytics Best Practices
• Wünschenswert: Erfahrung mit Cloud-Plattformen (GCP/AWS/Azure) und skalierbaren Datenarchitekturen
• Wünschenswert: Kenntnisse in MLOps/Deployment-Prozessen (CI/CD, Model Registry, automatisierte Tests)

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Über uns
consultingheads ist das Expertennetzwerk, wenn Ergebnisse entscheiden. Wir bringen Sie mit den wirkungsstärksten Independent Consultants, Freelance Experts und Interim Managern zusammen – persönlich ausgewählt, schnell verfügbar und verlässlich im Projekt.

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