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  "job_description": "### Unternehmensbeschreibung\n\nPublicis Media ist das weltweit zweitgrößte Mediaagenturnetzwerk und Teil des französischen Kommunikationskonzerns Publicis Groupe. Als globale Holding lebt Publicis Media durch seine globalen Agenturmarken Zenith, Starcom und Spark, die das Kundengeschäft in der strategischen Kommunikationsberatung in über 100 Ländern steuern und ständig weiterentwickeln. Darüber hinaus unterstützen bei Publicis Media zentrale Spezialistenteams die Kunden der Agenturen in den Bereichen: Data und Technology, Analytics und Insights, Research, Content, Performance, Buying und Business Development.\n\n### Stellenbeschreibung\n\n- Anwendung von Verfahren der fortgeschrittenen Statistik zur Optimierung der Kommunikationsmaßnahmen unserer namhaften Kunden\n\n- Koordination und Management von Modellingprojekten: Durchführung von Kick-Off-Workshops, Datenbeschaffung, Zeitmanagement sowie Kundenbetreuung\n\n- Durchführung von Marketing-Mix-Modellen sowie Paid/ Owned/ Earned Modellings, Attributions- sowie Klassifizierungsmodellen von der Konzeption über die Entwicklung der Modelle bis hin zur Ableitung von Handlungsempfehlungen sowie Präsentation der Ergebnisse beim Kunden\n\n- Entwicklung von statistischen Analyse-, Prognose- und Machine Learning-Modellen auf Basis großer Datenmengen\n\n- (Weiter-)Entwicklung bestehender Analyseprodukte und Methodendesigns\n\n- Identifizierung von Analyse- und Produktideen in Zusammenarbeit mit Kollegen aus unterschiedlichen Unternehmensbereichen (Strategie, Kundenberatung, BI, Research, etc.)\n\n- Integration der entwickelten Methoden und Verfahren in produktive Systeme in Zusammenarbeit mit unseren Data Engineers\n\n- Präsentation der Projektergebnisse vor Kollegen und Kunden\n\nKoordination und Management von Modellingprojekten: Durchführung von Kick-Off-Workshops, Datenbeschaffung, Zeitmanagement sowie Kundenbetreuung\n\nDurchführung von Marketing-Mix-Modellen sowie Paid/ Owned/ Earned Modellings, Attributions- sowie Klassifizierungsmodellen von der Konzeption über die Entwicklung der Modelle bis hin zur Ableitung von Handlungsempfehlungen sowie Präsentation der Ergebnisse beim Kunden\n\nEntwicklung von statistischen Analyse-, Prognose- und Machine Learning-Modellen auf Basis großer Datenmengen\n\n(Weiter-)Entwicklung bestehender Analyseprodukte und Methodendesigns\n\nIdentifizierung von Analyse- und Produktideen in Zusammenarbeit mit Kollegen aus unterschiedlichen Unternehmensbereichen (Strategie, Kundenberatung, BI, Research, etc.)\n\nIntegration der entwickelten Methoden und Verfahren in produktive Systeme in Zusammenarbeit mit unseren Data Engineers\n\nPräsentation der Projektergebnisse vor Kollegen und Kunden\n\n### Qualifikationen\n\n- Abgeschlossenes Hochschulstudium mit mathematischem, statistischem und/ oder informationstechnischem Schwerpunkt\n\n- Fundierte Erfahrungen in der Anwendung der Methoden der multivariaten Statistik insbesondere von Regressionsmodellen, Faktoren- und Pfadanalysen sowie statistischen Klassifikationsverfahren (Cluster-, Segmentationsanalyse, etc.)\n\n- Fundierte Erfahrungen mit Machine Learning-Methoden (z.B. Zeitreihenanalyse, Optimierung, Klassifizierung, neuronale Netze, etc.)\n\n- Sehr gute Programmierkenntnisse in R und/ oder Python, Kenntnisse in SQL von Vorteil\n\n- Erfahrung in der Arbeit mit agilen Projektmanagementlösungen, wie z.B. JIRA sind von Vorteil\n\n- Spaß an der Zusammenarbeit mit Teams unterschiedlicher Fachrichtungen\n\n- Fähigkeit, komplexe Methoden und Verfahren auch Nicht-Experten verständlich zu erklären\n\n- Teamfähigkeit, Neugier und Begeisterung für Daten und neue Technologien\n\n- Fließendes Deutsch und Englisch in Wort und Schrift\n\nAbgeschlossenes Hochschulstudium mit mathematischem, statistischem und/ oder informationstechnischem Schwerpunkt\n\nFundierte Erfahrungen in der Anwendung der Methoden der multivariaten Statistik insbesondere von Regressionsmodellen, Faktoren- und Pfadanalysen sowie statistischen Klassifikationsverfahren (Cluster-, Segmentationsanalyse, etc.)\n\nFundierte Erfahrungen mit Machine Learning-Methoden (z.B. 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