Data Scientist für Produktanalysen

Arbeitszeit: Die Arbeit in den Zeitzonen GMT und GMT+1 muss möglich sein.
Erfahrung: Erforderlich ist nachgewiesene Erfahrung als Data Scientist in einem Produkt- oder Growth-Team sowie praktische Erfahrung mit A/B-Tests und Produktanalysen.
Vergütung: Gehalt nicht angegeben

Die Rolle in Kürze

Im Growth-Data-Team untersucht die Rolle, wie Menschen Produkte entdecken, annehmen und dauerhaft nutzen. Sie entwickelt belastbare Analysen und Kennzahlen gemeinsam mit Product, Growth, Analytics Engineering und dem zentralen Datenteam.

Deine Aufgaben

Die Rolle definiert und verantwortet Kennzahlen zu Aktivierung, Funktionsnutzung, Bindung und Engagement über alle drei Produktplattformen hinweg.
Sie konzipiert und analysiert Produktexperimente einschließlich A/B-Tests, Funktionseinführungen und Onboarding-Änderungen und kommuniziert deren Ergebnisse.
Sie arbeitet mit Analytics Engineering an der zertifizierten Produkt-KPI-Schicht in dbt und übersetzt gemeinsam mit Product unklare Fragestellungen in verlässliche Analysen.
Sie bearbeitet mit weiteren Growth Data Scientists marketing- und umsatznahe Fragen entlang des Produktfunnels.

Das solltest du mitbringen

Erforderlich

Nachgewiesene Erfahrung als Data Scientist innerhalb eines Produkt- oder Growth-Teams ist erforderlich, idealerweise in einem produktgetriebenen Unternehmen.
Erforderlich sind fundierte SQL- und Python-Kenntnisse sowie praktische Erfahrung mit Experimenten einschließlich A/B-Tests und mit Produktanalysen.
Erforderlich ist die Fähigkeit, unklare Produktfragen in klare, wiederverwendbare Analysen und belastbare Kennzahlen zu übersetzen.
Die direkte Zusammenarbeit mit Stakeholdern aus Product und Growth sowie das Hinterfragen unklar definierter Anfragen müssen sicher beherrscht werden.
Erforderlich sind strukturiertes Denken und die Fähigkeit, schnell zu arbeiten, ohne methodische Sorgfalt einzubüßen.
Die Arbeit in den Zeitzonen GMT und GMT+1 muss möglich sein.

Von Vorteil

Von Vorteil ist Erfahrung mit Aktivierungs- beziehungsweise Bindungsmodellierung oder mit Lebenszyklusanalysen bei einem Consumer- oder Prosumer-Produkt.
Von Vorteil ist Erfahrung mit dbt oder einem modernen Data Warehouse in direkter Zusammenarbeit mit Analytics Engineers.
Von Vorteil ist Erfahrung mit KI-Werkzeugen oder Agenten zur Beschleunigung von Analysen oder zur Ermöglichung eines selbstständigen Datenzugriffs.

So ist Remote hier geregelt

Die Rolle ist vorrangig remote und kann von überall in Europa ausgeübt werden; die Arbeit in den Zeitzonen GMT und GMT+1 muss möglich sein.
Auf Wunsch ist die Arbeit in den Büros in London und Warschau möglich.
Das gesamte Team kommt jährlich an einem wechselnden Ort zu einem gemeinsamen Treffen zusammen.

Das wird angeboten

Die Tätigkeit bietet die Mitarbeit an der Weiterentwicklung von KI in einem forschungs- und produktorientierten Team.
Es bestehen Entwicklungsmöglichkeiten über die unmittelbare Rolle hinaus. Bei entsprechender Leistung sind mit wachsendem Team eine Senior- oder Staff-Rolle in Product Data Science, ein erweiterter Verantwortungsbereich über zusätzliche Produktlinien sowie eine Growth-Data-Science- oder breitere Datenführungsrolle mögliche Entwicklungspfade.
Für berufliche Weiterbildung wird jährlich ein nach Ermessen gewährter Zuschuss angeboten.
Für frei gestaltbare Treffen mit Kolleginnen und Kollegen wird jährlich ein nach Ermessen gewährter Zuschuss angeboten.
Ein jährliches gemeinsames Treffen des gesamten Teams findet an einem wechselnden Ort statt.
Wer nicht in der Nähe eines zentralen Standorts wohnt, erhält einen monatlichen Coworking-Zuschuss.

Veröffentlicht: 21.10.2026 · Quelle geprüft: 21.10.2026.

Die Angaben sind für RemoteFruit einheitlich aufbereitet. Maßgeblich bleibt die Originalanzeige. RemoteFruit steht in keiner Partnerschaft mit dem ausschreibenden Unternehmen.