Dieses Projekt ist abgelaufen (seit 06.10.2026).
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Experimentation Analytics Manager
Eine führende Medien- und Unterhaltungsorganisation sucht einen erfahrenen Experimentation Analytics Manager zur Leitung der A/B-Testing-Strategie. Sie werden ein Portfolio von hochfrequentierten digitalen Marken betreuen, die News, Sports, Streaming und Entertainment umfassen.
In dieser Rolle arbeiten Sie eng mit den Teams für Produkt, Analytics, Marketing, Redaktion, Growth und Engineering zusammen, um Experimentierungsinitiativen zu entwerfen und zu skalieren, die Engagement, Conversion und digitale Leistung verbessern.
Ihre Hauptaufgaben umfassen die Verwaltung und Priorisierung der Experimentierungs-Roadmap, die Konzeption und Durchführung von A/B- und multivariaten Tests sowie deren umfassende Analyse. Sie übersetzen geschäftliche Fragen in messbare Hypothesen und Experimentierungsrahmen, identifizieren Trends und umsetzbare Erkenntnisse aus mehreren gleichzeitigen Tests und entwickeln skalierbare Best Practices sowie Governance-Prozesse. Darüber hinaus präsentieren Sie Ihre Erkenntnisse und Empfehlungen sowohl technischen als auch geschäftlichen Stakeholdern.
Wir suchen Kandidaten mit mindestens 5 Jahren Erfahrung in Experimentation, Product Analytics oder verwandten quantitativen Bereichen. Sie sollten ein starkes Verständnis von Hypothesentests, experimentellem Design und kausaler Inferenz mitbringen sowie praktische Erfahrung mit Experimentierungsplattformen haben. Profunde SQL-Kenntnisse und Erfahrung mit Python oder R sind erforderlich. Vertrautheit mit Tools wie Snowflake, Databricks, Adobe Analytics, Google Analytics, Tableau oder Looker ist von Vorteil. Ausgezeichnete Kommunikations- und Cross-Functional-Stakeholder-Management-Fähigkeiten sind essentiell.
Dies ist eine hochsichtbare Gelegenheit, die Experimentierungsstrategie zu prägen und datengesteuerte Entscheidungsfindung auf großen Consumer-Plattformen zu beeinflussen.
Skills erklärt
- Product Analytics
- Analyse von Nutzerdaten und Produktverhalten zur Optimierung von Funktionen und Benutzerverhalten. Wird eingesetzt, um Entscheidungen über Produktentwicklung datengestützt zu treffen.
- A/B-Testing
- Testmethode, bei der zwei Varianten einer Lösung parallel getestet werden, um die bessere Variante zu ermitteln.
- Experimental Design
- Systematische Planung von Experimenten zur Überprüfung von Hypothesen mit kontrollierten Variablen.
- SQL
- Programmiersprache zur Abfrage und Verwaltung von Daten in Datenbanken.
- Python
- Universelle Programmiersprache für Webentwicklung, Datenanalyse, Automatisierung und künstliche Intelligenz.
- R
- R ist eine Programmiersprache und Umgebung für statistische Analysen, Datenvisualisierung und wissenschaftliches Rechnen.
- Snowflake
- Snowflake ist eine Cloud-basierte Datenbank- und Data-Warehouse-Plattform; sie wird für Speicherung, Verarbeitung und Analyse großer Datenmengen eingesetzt.
- Databricks
- Plattform für Datenverarbeitung und Machine Learning basierend auf Apache Spark; wird für Big-Data-Analysen und kollaborative Datenarbeit eingesetzt.
- Google Analytics
- Webanalytik-Tool von Google zur Erfassung und Analyse von Website-Besucherdaten; wird eingesetzt, um Nutzerverhalten und Website-Performance zu messen.
- Tableau
- Ein Business-Intelligence- und Datenvisualisierungs-Tool; wird zur Erstellung von interaktiven Dashboards und Berichten aus großen Datenmengen verwendet.
- Looker
- Business-Intelligence- und Datenvisualisierungstool von Google; wird zur Analyse und grafischen Darstellung von Geschäftsdaten verwendet.
- Stakeholder Management
- Methode zur Identifikation, Analyse und Verwaltung der Interessen und Anforderungen aller an einem Projekt beteiligten Personen und Gruppen.
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Häufige Fragen zu Nexus
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- Welche Projektplattformen werden unterstützt?
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