382 Jobs für Business-Intelligence-Experten in Deutschland

• Unterstützung bei der Sammlung, Bereinigung und Vorbereitung von Daten aus verschiedenen Quellen.
• Mitwirkung bei der Entwicklung und Implementierung von Machine-Learning-Modellen zur Analyse und Vorhersage von Geschäftstrends.
• Erstellung von Dashboards und Berichten zur Visualisierung von KPIs und Geschäftsergebnissen unter Verwendung von BI-Tools (z. B. Tableau, Power BI).
• Analyse von Daten zur Identifizierung von Mustern, Trends und Optimierungspotenzialen in verschiedenen Geschäftsbereichen.
• Zusammenarbeit mit Data Scientists, Business Analysts und Fachabteilungen, um datengesteuerte Einblicke zu gewinnen.
• Erlernen und Anwenden verschiedener statistischer Methoden und Algorithmen.
• Unterstützung bei der Datenmodellierung und Datenbankabfragen (SQL).
• Teilnahme an Schulungen und Workshops zur Weiterentwicklung Ihrer technischen und analytischen Fähigkeiten.
• Dokumentation von Analyseprozessen und Ergebnissen.

• Abgeschlossenes Hochschulstudium (Bachelor oder Master) in einem quantitativen Fach wie Informatik, Statistik, Mathematik, Wirtschaftswissenschaften oder einem verwandten Feld.
• Erste praktische Erfahrungen durch Praktika oder Projekte im Bereich Data Science, Business Intelligence oder Datenanalyse sind von Vorteil.
• Grundkenntnisse in einer Programmiersprache wie Python oder R sowie in SQL.
• Vertrautheit mit BI-Tools (z. B. Tableau, Power BI) ist wünschenswert.
• Starke analytische Fähigkeiten und eine Leidenschaft für Daten.
• Eine proaktive, lernbereite und teamorientierte Einstellung.
• Gute Kommunikationsfähigkeiten in Deutsch.
• Die Bereitschaft, sich kontinuierlich weiterzubilden und neue Technologien zu erlernen.

• Einführung in die Grundlagen der Datenanalyse und Datenvisualisierung.
• Mitarbeit bei der Sammlung, Bereinigung und Aufbereitung großer Datensätze.
• Unterstützung bei der Entwicklung von Reports und Dashboards zur Entscheidungsfindung.
• Erlernen und Anwenden von statistischen Methoden und Machine-Learning-Algorithmen.
• Zusammenarbeit mit verschiedenen Abteilungen, um deren Datenbedürfnisse zu verstehen.
• Erstellung von Ad-hoc-Analysen zur Unterstützung von Geschäftsprozessen.
• Einführung in SQL, Python/R und BI-Tools wie Tableau oder Power BI.
• Teilnahme an internen Schulungen und Workshops zu relevanten Themen.
• Dokumentation von Analysemethoden und Ergebnissen.
• Unterstützung bei der Identifizierung von Trends und Mustern in den Daten.

adjoe is a leading mobile ad platform developing cutting-edge advertising and monetization solutions that take its app partners’ business to the next level. Part of the applike group ecosystem, adjoe is home to an advanced tech stack , powerful financial backing from Bertelsmann, and a highly motivated workforce to be reckoned with.

Meet Your Team: Programamtic Data Science

Did you know that in-app ads are sold in a real-time auction before they get rendered in thousands of mobile apps? Dozens of ad networks compete for every single view, choosing their best ad and deciding what price to bid in just a couple hundred milliseconds. We at adjoe have developed our own ad network that takes part in this competition, going against industry giants to present its own ads.

In the competitive real-time bidding landscape, the Programmatic Data Science team operates at a rapid pace, developing cutting-edge algorithms, to create systems that outperform industry giants. Our approach is deeply rooted in rigorous research into user behavior, publisher and advertiser objectives, ensuring an optimal user experience. We are a fast-moving team that rapidly translates theory into impactful solutions, using state-of-the-art technologies and collaborating closely with product and business stakeholders.

• Grow and manage a data science team: hire new team members, organize routines in the team, set up guidelines (code style, documentation, best practices).
• Understand business goals to come up with suitable data solutions to make adjoe ads a strong competitor in the AdTech industry.
• Provide technical leadership by mentoring data scientists in advanced modeling, neural networks, recommender systems, and related areas, ensuring the team continually improves in technical depth, programming quality, communication, and strategic planning.
• Be hands-on by working on data science tasks on your own (at least 50% of the working time).
• Be the owner of critical data science procedures (experiments, implementation details).
• Align with the adjoe ads product team and adjoe’s Cloud Infrastructure team on priorities, implementation details, tools and best practices.
• Contribute to the company’s strategic planning. Work on a long-term roadmap and quarterly OKRs.

• You have 5+ years of professional experience in data science.
• You have 2+ years’ of experience working as a Lead (mentoring, hiring, doing regular 1-1s, creating career plans).
• You have a track record of architecting and deploying machine learning solutions, with strong expertise in recommender systems and neural networks.
• You have a strong knowledge of Python for Data Science.
• You have experience drilling into large amounts of data coming from various sources – including AWS Athena, Kafka, Spark, Flink, S3, MySQL.
• You are able to dive deep into mathematical foundations and explain complex topics in a simple way.
• You are an excellent cross-team communicator.
• Plus: you have experience in building an MLOps tech stack (e.g. Airflow, Spark, Kafka, Flink) and can choose the right technologies for the job together with MLOps and Data Engineers.

• Invest in Your Future: Regular feedback and our development program support your growth, helping you expand your skill set and achieve your career goals.
• Easy Arrival to adjoe: From signing to settling in Hamburg, we’ve got you covered. Need a visa? No problem. Ready to build your new life and career at adjoe in Hamburg? We support every ambition—from learning German to a relocation bonus that helps you settle in and make Hamburg feel like home.
• Live Your Best Life, at Work and Beyond: We work in a hybrid setup with 3 core office days, plus flexible working hours. Enjoy 30 vacation days, 3 weeks of remote work per year, and free access to an in-house gym with lots of different fitness classes and mental health support through our Employee Assistance Program (EAP).
• Thrive Where You Work: Enjoy the Alster Lake view from our central office with top-notch equipment, fun open spaces, and a large variety of snacks and drinks.
• Join the Community! Participate in regular team and company events, including hackathons and social gatherings. We work together, and we celebrate together, too.

Skip writing cover letters. Tell us about your most passionate personal project, your desired salary and your earliest possible start date. We are looking forward to your application!

We welcome applications from people who will contribute to the diversity of our company.

• Unterstützung bei der Sammlung, Aufbereitung und Analyse großer Datensätze.
• Entwicklung und Anwendung statistischer Modelle und Machine-Learning-Algorithmen.
• Erstellung von aussagekräftigen Dashboards und Reports zur Visualisierung von Ergebnissen.
• Zusammenarbeit mit Fachabteilungen, um datengetriebene Entscheidungen zu unterstützen.
• Erlernen und Anwenden von Data-Mining-Techniken.
• Teilnahme an Workshops und Schulungen zur Vertiefung Ihrer Kenntnisse.
• Dokumentation von Analyseprozessen und Ergebnissen.
• Identifikation von Mustern und Trends in den Daten.
• Mitwirkung bei der Implementierung von Datenstrategien.
• Evaluierung der Effektivität von BI-Tools und Reporting-Lösungen.

• Abgeschlossenes Studium in einem quantitativen Bereich.
• Grundkenntnisse in Python oder R.
• Erfahrung mit SQL.
• Analytisches Denkvermögen.
• Lernbereitschaft und Engagement.
• Teamfähigkeit.

• Umfassende Schulungen und Workshops in den Bereichen Datenanalyse, maschinelles Lernen, Datenvisualisierung und statistische Modellierung.
• Praktische Anwendung der erlernten Kenntnisse in realen Projekten für verschiedene Geschäftsbereiche.
• Erlernen des Umgangs mit gängigen Datenanalyse-Tools und -Programmiersprachen wie Python, R, SQL und BI-Tools (z.B. Tableau, Power BI).
• Arbeit an datengetriebenen Fragestellungen, von der Datenaufbereitung über die Modellierung bis hin zur Interpretation und Präsentation der Ergebnisse.
• Möglichkeit, an der Entwicklung von Prognosemodellen, Segmentierungsanalysen und Optimierungsstrategien mitzuwirken.
• Betreuung durch erfahrene Mentoren und Data Scientists.
• Austausch und Networking mit anderen Trainees und Fachkräften aus verschiedenen Teams.
• Entwicklung von Fähigkeiten in der Kommunikation komplexer Analyseergebnisse an nicht-technische Stakeholder.
• Einblick in die strategische Bedeutung von Daten für Geschäftsentscheidungen.
• Möglichkeit, nach erfolgreichem Abschluss des Programms in eine Festanstellung übernommen zu werden.

• Abgeschlossenes Hochschulstudium (Bachelor oder Master) in einem quantitativen Fach wie Informatik, Statistik, Mathematik, Physik, Ingenieurwissenschaften, Wirtschaftswissenschaften mit quantitativer Ausrichtung oder einem vergleichbaren Studiengang.
• Starkes analytisches Denkvermögen und eine hohe Affinität zu Zahlen und Daten.
• Erste praktische Erfahrung oder nachweisbares Interesse an Datenanalyse, Programmierung (Python oder R) und/oder statistischen Methoden, z.B. durch Projekte, Praktika oder eigene Initiativen.
• Hohe Lernbereitschaft und die Motivation, sich schnell in neue Technologien und Methoden einzuarbeiten.
• Sehr gute Problemlösungsfähigkeiten und eine strukturierte Vorgehensweise.
• Gute Kommunikationsfähigkeiten, sowohl schriftlich als auch mündlich.
• Teamfähigkeit und die Fähigkeit, effektiv in einem virtuellen Umfeld zu arbeiten.
• Fließende Deutschkenntnisse.

• Umfassendes Training in den Bereichen Data Analysis, Machine Learning, Deep Learning und KI-Anwendungsentwicklung.
• Praktische Mitarbeit an realen Projekten unter Anleitung erfahrener Data Scientists und KI-Experten.
• Erlernen des Umgangs mit modernen Tools und Technologien (z.B. Python, R, SQL, TensorFlow, PyTorch).
• Entwicklung von Modellen zur Datenanalyse und Vorhersage.
• Unterstützung bei der Konzeption und Implementierung von KI-Lösungen.
• Einblicke in verschiedene Branchen und Anwendungsfälle von KI.
• Regelmäßige Feedbackgespräche und individuelle Betreuung.
• Möglichkeit, nach erfolgreichem Abschluss des Trainee-Programms eine Festanstellung zu erhalten.

• Abgeschlossenes Masterstudium oder vergleichbarer Abschluss in Informatik, Mathematik, Physik, Statistik, Data Science oder einem verwandten quantitativen Fachgebiet.
• Starke analytische Fähigkeiten und eine hohe Affinität zu Zahlen und Daten.
• Erste praktische Erfahrungen oder Projekte im Bereich Data Science oder KI (z.B. durch Praktika, Abschlussarbeiten).
• Gute Programmierkenntnisse, vorzugsweise in Python.
• Grundkenntnisse in SQL und Datenbanken sind von Vorteil.
• Hohe Lernbereitschaft, Motivation und Neugierde auf neue Technologien.
• Eine strukturierte und selbstständige Arbeitsweise ist für diese remote Position unerlässlich.
• Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse.

• Unterstützung bei der Datenanalyse und -aufbereitung komplexer Datensätze.
• Mitarbeit bei der Entwicklung und Implementierung von Machine-Learning-Modellen.
• Erstellung von Visualisierungen und Dashboards zur Präsentation von Analyseergebnissen.
• Teilnahme an agilen Projektteams und Einarbeitung in Datenstrategien.
• Erforschung und Anwendung neuer Methoden und Tools im Bereich Data Science.
• Zusammenarbeit mit Fachexperten aus verschiedenen Abteilungen zur Gewinnung von Erkenntnissen.
• Dokumentation von Arbeitsprozessen und Modellergebnissen.
• Einbringen eigener Ideen und Lösungsansätze in Projektmeetings.
• Erwerb von Kenntnissen in relevanten Programmiersprachen (z.B. Python, R) und Datenbanktechnologien.
• Aktives Mitgestalten des eigenen Lernpfades innerhalb des Trainee-Programms.

• Abgeschlossenes Bachelor- oder Masterstudium in einem quantitativen Fachgebiet (z.B. Informatik, Statistik, Mathematik, Physik, Ingenieurwesen) mit starkem Fokus auf Daten.
• Erste praktische Erfahrungen durch Praktika oder Projekte im Bereich Datenanalyse oder Programmierung sind von Vorteil.
• Grundkenntnisse in Python oder R sowie SQL sind wünschenswert.
• Ein starkes analytisches Denkvermögen und die Freude am Umgang mit Zahlen.
• Hohe Lernbereitschaft und die Motivation, sich in neue Technologien einzuarbeiten.
• Gute Kommunikationsfähigkeiten und die Fähigkeit, im Team zu arbeiten.
• Eigeninitiative und eine proaktive Arbeitsweise.
• Sehr gute Deutsch- und/oder gute Englischkenntnisse.

• Abgeschlossenes Studium (Bachelor oder Master) in einem quantitativen Fachbereich wie Informatik, Statistik, Mathematik, Physik oder einem verwandten Feld.
• Grundkenntnisse in Programmierung (vorzugsweise Python).
• Verständnis von statistischen Konzepten und Machine Learning.
• Starke analytische Fähigkeiten und logisches Denkvermögen.
• Hohe Lernbereitschaft und Motivation.
• Gute Kommunikationsfähigkeiten und Teamfähigkeit.
• Erfahrung mit Datenbanken (SQL) ist von Vorteil.
• Die Fähigkeit, selbstständig in einem Remote-Umfeld zu arbeiten.

• Grundlagen der Datenanalyse und Statistik.
• Programmierung in Python und/oder R für Datenanalyse.
• Einführung in Machine Learning Algorithmen und deren Anwendung.
• Datenvisualisierung und Berichterstattung.
• Arbeit mit Datenbanken (SQL).
• Projektabwicklung von der Datenerhebung bis zur Ergebnispräsentation.
• Zusammenarbeit in einem virtuellen Team zur Lösung komplexer Datenprobleme.
• Anwendung von Tools und Frameworks im Bereich Big Data.
• Kontinuierliche Weiterbildung durch interne und externe Schulungen.
• Einblicke in verschiedene Branchen und Anwendungsfälle von Data Science.

• Abgeschlossenes Bachelor- oder Masterstudium in Informatik, Mathematik, Statistik, Physik oder einem verwandten quantitativen Fachgebiet.
• Starke analytische und logische Denkfähigkeiten.
• Erste Programmiererfahrung in Python oder R ist von Vorteil.
• Grundkenntnisse in SQL und Datenbanken.
• Hohes Interesse an Data Science, Machine Learning und künstlicher Intelligenz.
• Ausgeprägte Lernbereitschaft und die Fähigkeit, sich schnell in neue Themen einzuarbeiten.
• Sehr gute Kommunikationsfähigkeiten in Deutsch und Englisch.
• Selbstständige und strukturierte Arbeitsweise, auch im Remote-Setting.
• Teamfähigkeit und ein proaktiver Ansatz.