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Data Scientist

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Methoden
DevOps
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Beschreibung

Lead Data Scientist - Customer Intelligence & Value Measurement We are looking for a Lead Data Scientist to drive customer intelligence, incrementality measurement, and value analytics across multiple markets. This role will lead the development of customer segmentation, customer lifetime value (CLV) models, incrementality methodologies, and value measurement frameworks, providing leadership with robust, defensible insights into customer and commercial performance. Key

Responsibilities

Lead customer analytics initiatives, including CLV, RFM segmentation, incrementality measurement, and scenario planning. Reconcile customer, transaction, and margin data to create accurate and trusted value estimates. Develop and maintain analytical frameworks that explain performance drivers and identify discrepancies between data sources.

Partner with Finance and business stakeholders to validate methodologies and ensure value estimates are reproducible and operationalised. Build scalable analytical solutions and pipelines using Databricks, Spark, and Python. Establish strong data validation, audit, and reconciliation practices to support decision-making.

Required Skills Advanced SQL for large-scale customer, loyalty, payment, and transaction analysis. Strong Python skills for statistical modelling, cohort analysis, weighting, matching, and reproducible analytics. Hands-on experience with Databricks, Spark/PySpark, Delta tables, and automated data workflows.

Proficiency with Git, Azure DevOps,

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