Data Scientist, Marketing Analytics — SonarSource (Sonar)

Vollständige Beschreibung

Wer ist Sonar?

Sonar treibt die Zukunft der agentenzentrierten Softwareentwicklung voran. Als führender Anbieter von KI-Code-Verifizierung und -Governance lösen wir ein entscheidendes Problem: sicherzustellen, dass Software, die von KI-unterstützten Entwicklern oder autonomen Agenten erstellt wird, zuverlässig, sicher und wartbar ist.

Durch die nahtlose Integration mit Claude Code, Codex, Cursor, GitHub Copilot, Gemini und Devin helfen wir über 75% der Fortune 100 dabei, vertrauenswürdige, zuverlässige und konforme Software zu erstellen. Kunden, die Sonar verwenden, haben eine um 44% geringere Wahrscheinlichkeit, einen Ausfall aufgrund von AI-generiertem Code zu melden.

Wir glauben, dass die Codeverifizierung das kritische fehlende Glied im Agent-Centric Development Cycle (AC/DC) ist. Branchenriesen wie Nvidia, ServiceNow, Booking.com, Goldman Sachs, AstraZeneca und Ford Motor Company zählen darauf, dass wir eine unabhängige, erklärbare, konsistente Überprüfung und Governance ihres KI-generierten Codes über Produkte wie: • SonarQube: Die weltweit führende Plattform für die Überprüfung und Verifizierung von KI-Codes. • SonarQube Foundation Agent: Derzeit Spitzenreiter bei der Reparatur von Agentic-Software. • SonarSweep & Sonar Context Augmentation: Die Bereitstellung von Kontexten und Einschränkungen für Unternehmen muss wirklich effektiv sein.

Unser Team ist in globalen Hubs in Austin, Bochum, Dubai, Genf, London, Singapur, Tokio und Washington D.C. tätig. Wir bewegen uns mit einer Denkweise, die wir CODE nennen: • Unseren Kunden und der Community verpflichtet. • Besessen von Qualität. • Absichtlich in unseren Entscheidungen. • Effektiv als ein Team.

Mit über 400 Millionen US-Dollar Umsatz und profitablem, schnellem Wachstum bauen wir das Rückgrat der KI-Software-Revolution auf. Wenn Sie hungrig sind, etwas zu bewirken, schnell bauen und bereit sind, an der Spitze der KI zu arbeiten, möchten wir von Ihnen hören.

Positionsbeschreibung

Diese Rolle ist der engagierte analytische Partner des Datenteams für das Marketing. Ihre Hauptaufgabe besteht darin, Marketingdaten in Entscheidungen umzuwandeln: Diagnose, was funktioniert und was nicht, erklären Sie warum und empfehlen Sie, wo Sie den nächsten Dollar ausgeben. Sie werden Marketing-Attribution, ROI und Conversion-Analyse Ende zu Ende besitzen, und Sie werden proaktiv darüber sein, Ergebnisse und Möglichkeiten auftauchen, bevor jemand fragt.

Sie erforschen Daten, bilden Hypothesen und arbeiten mit unseren Data and Analytics Engineers zusammen, um die Modelle und Pipelines zu gestalten, die Sie benötigen. Sie werden helfen, diese Modelle zu definieren, aber Ihr Hauptmaßstab für den Erfolg ist die Qualität und die Auswirkungen Ihrer Analyse.

Diese Rolle sitzt im Data & Insights-Team und arbeitet eng mit Marketing, IT / Marketing Ops, Data Engineers, Analytics Engineers und Data Scientists zusammen, die andere Bereiche abdecken.

Was du tun wirst • Marketingentscheidungen mit Analyse vorantreiben. Eigene Zuordnung, ROI, Conversion und Funnelanalyse. Diagnostizieren Sie Tropfen und Anomalien, quantifizieren Sie, was sie antreibt, und übersetzen Sie die Ergebnisse in klare Empfehlungen für Marketingleiter. • Optimieren Sie Marketingausgaben. Verbinden Sie Ausgaben mit Ergebnissen über Kanäle und Kampagnen hinweg und beraten Sie, wo Sie als nächstes investieren, schneiden oder testen sollten. • Seien Sie proaktiv. Erkunden und korrelieren Sie Daten mit Oberflächenerkenntnissen, nach denen niemand gefragt hat. Erwarten Sie die nächste Frage. Bringen Sie dem Marketingteam Möglichkeiten, anstatt auf Anfragen zu warten. • Durchführung von Experimenten. Design und lesen Sie A / B-Tests und andere Experimente, die Anwendung solider statistischer Methoden und ehrlich über Bedeutung und Kausalität. • Partner auf der Datengrundlage. Arbeiten Sie Hand in Hand mit Data Engineers und Analytics Engineers, um Marketingdaten in das Lager zu bringen und zu modellieren. Definieren Sie Anforderungen, erkunden Sie Rohdaten und tragen Sie zu Datenmodellen bei, die Marketingdaten mit Verkaufs- und Produktdaten verbinden. • Erzählen Sie die Geschichte. Kommunizieren Sie Einblicke, damit nicht-technische Stakeholder handeln können, und dokumentieren Sie Kontext, Vorbehalte und Entscheidungen, damit die Arbeit Übergaben überlebt.

Erfahrung und Qualifikationen • Starke analytische Erfolgsbilanz: jemand, der Geschäfts- oder Marketingentscheidungen durch Analyse messbar beeinflusst hat, nicht nur Berichte. • Komfort mit den neuesten KI-Tools und die Gewohnheit, sie zu verwenden, um schneller und schärfer zu arbeiten: Daten zu erforschen, Code zu schreiben und zu debuggen, Analysen zu erstellen und Erkenntnisse zu beschleunigen. Sie bleiben auf dem neuesten Stand, wenn sich das Tooling weiterentwickelt und bringen neue Ansätze in das Team. • Entwicklungsbereitschaft: Sie erweitern aktiv Ihre Fähigkeiten, suchen Feedback und behandeln neue Werkzeuge und Methoden als Chancen und nicht als Bedrohungen. • Solides SQL. Sie können Daten unabhängig abfragen, beitreten und erkunden, ohne darauf zu warten, dass jemand sie für Sie vorbereitet. • Kenntnisse in Python für Analyse, Modellierung und Automatisierung. • Statistische Grundlage: Experimentieren, Signifikanztests, Regression, Segmentierung, Prognose und das Urteil, um zu wissen, was gilt. • Wissen über Marketing- und GTM-Daten: Kanäle, Kampagnen, Attributionsmodelle, Trichter- und Conversion-Metriken sowie die Realitäten der Verbindung von Marketingdaten mit CRM- / Verkaufs- und Produktnutzungsdaten. • Bereitschaft, sich mit Datenmodellierung zu beschäftigen. Sie müssen kein DBT-Experte sein, aber Sie müssen sich wohl fühlen, unordentliche Daten zu erforschen und eine Partnerschaft mit den Modellen einzugehen, die Sie benötigen, anstatt auf saubere Tische zu warten. • Starke Kommunikation und Stakeholder-Fähigkeiten: Sie können schwache Messungen respektvoll herausfordern und eine Empfehlung abgeben, nicht nur Optionen präsentieren. • Proaktivität und Autonomie: Sie heben Ihre Hand früh, planen Ihre eigene Arbeit und suchen nach Wirkung, ohne gefragt zu werden.

In-Office-Kultur

Das ist unsere Absicht. Wir glauben, dass die besten Teams gemeinsam im Raum gebaut werden. Drei Ankertage - montags, dienstags und donnerstags - schaffen den Kollaborationsrhythmus, der ein Hub-Office wert macht.

Die Kandidaten müssen wirklich an dem Ort ansässig sein, an dem die Rolle veröffentlicht wird - wenn Sie heute nicht dort sind, unterstützen wir gerne den Umzug für die richtige Person.

Wir legen Wert auf Vielfalt, Gerechtigkeit und Inklusion

Bei Sonar glauben wir, dass unsere Vielfalt unsere Stärke ist. Wir sind ein globales Unternehmen, das unterschiedliche Hintergründe, Perspektiven und Kulturen schätzt und respektiert. Wir setzen uns für ein vielfältiges und integratives Arbeitsumfeld ein, in dem sich jeder geschätzt und befähigt fühlt, sein Bestes zu geben. Wir sind stolz darauf, ein Arbeitgeber für Chancengleichheit zu sein und begrüßen alle qualifizierten Bewerber, unabhängig von Rasse, Hautfarbe, Religion, Geschlecht, Geschlechtsidentität oder -ausdruck, sexueller Orientierung, nationaler Herkunft, Genetik, Behinderung, Alter oder Veteranenstatus.

Wenn Sie eine Unterkunft benötigen, kontaktieren Sie uns bitte unter [email protected].

Alle Beschäftigungsangebote bei Sonar hängen von den Ergebnissen einer umfassenden Hintergrundprüfung und Referenzüberprüfung ab, die vor dem Startdatum durchgeführt wurden.

Bewerbungen, die über Agenturen oder Drittanbieter eingereicht werden, werden nicht berücksichtigt.