Zur Stärkung datengestützter Cross & Upsell sowie Retention Kampagnen betreibt Customer Interaction eine Plattform, auf der Kampagnenprozesse inklusive eines Profilers entwickelt, orchestriert und überwacht werden. Hierzu wird Unterstützung in den folgenden Bereichen gesucht: Analyse & Beratung - Fachliche und technische Analyse bestehender Kampagnenprozesse - Beratung zu Datenflüssen, Selektionen und ProfilingStrategien Entwicklung in PL/SQL - Implementierung und Optimierung von DatenSelektions, Transformations und Aggregationsstrecken in Oracle PL/SQL - Abbildung vorgegebener BusinessLogik zur Kundensegmentierung Testing & Qualitätssicherung - Planung und Durchführung von Unit, Integrations und Regressionstests - Dokumentation von Testfällen und Ergebnissen Betrieb & Monitoring - Überwachung laufender Jobs und Workflows (Performance, Fehlermanagement) - Tuning von SQLAbfragen und BatchProzessen KommunikationsOutputs - Anbindung bzw. Versorgung der Versandkanäle EMail, SMS, OutboundCall und Brief - Umsetzung datengetriebener Personalisierung und Aussteuerung

Die Abteilung Digital Analytics nutzt die Adobe Experience Cloud zur Umsetzung personalisierter Nutzererlebnisse. Ziel ist die Steigerung der Conversion Rates und Verbesserung der Customer Experience durch gezielte Personalisierung und Testing. Die technische Umsetzung erfolgt eigenständig durch spezialisierte Consultants. - Ein zentraler Bestandteil der Aufgaben umfasst die Wartung der bereits bestehenden Implementierung innerhalb der Adobe Experience Plattform. Dazu zählen insbesondere die Überwachung der Daten sowie die Fehlerbehebung in den Quellkonnektoren. - Im Rahmen der Vorbereitung neuer Funktionen für die Nutzung in der Adobe Experience Plattform werden Anforderungen und Daten zunächst in das Experience Data Model von Adobe übersetzt. Dies beinhaltet die Erstellung von Entity-Relationship-Diagrammen (ERDs) sowie die Kontextualisierung der relevanten Daten. - Darauf aufbauend werden entsprechende Schemata innerhalb der Plattform angelegt und Datensätze zur weiteren Nutzung vorbereitet. - Zu den weiteren Tätigkeiten gehört die Konzeption und Einrichtung sowohl neuer Aktivierungskanäle als auch zusätzlicher Datenquellen. - Darüber hinaus werden neue, geschäftsrelevante Anwendungsfälle entlang der verschiedenen Phasen der Customer Journey entwickelt, um den geschäftlichen Mehrwert gezielt zu steigern. - Erstellung von Segmenten und Durchführung von Fehleranalysen mithilfe von gezielten SQL-Abfragen. - Beratung bei allen neu eingeführten Verarbeitungstätigkeiten, über die Einhaltung der geltenden Datenschutzbestimmungen, die erforderlichen internen Freigabeprozesse sowie über die Dokumentation der rechtlichen sowie technischen Spezifika.

- Produkt- und Web-Entwicklung im datengetriebenen Bereich - Mitgestaltung der Softwarearchitektur für neue Datenprodukte - Zusammenarbeit in interdisziplinären Teams (u.a. mit Data Scientists und Business Developern)

Für ein KI-Labor suchen wir einen Maschinenbauingenieur mit Python-Erfahrung, um ein KI-Modell (Large Language Model - LLM) zu trainieren. GenAI-Modelle entwickeln sich sehr schnell, und eines unserer Ziele ist, sie in die Lage zu versetzen, spezialisierte Fragen zu beantworten und komplexe Denkaufgaben zu meistern. Wenn du mitarbeitest, hast du die Möglichkeit, an diesen Projekten mitzuwirken. Auch wenn jedes Projekt einzigartig ist, könntest du typischerweise: - Inhaltserstellung & -verfeinerung: Inhalte erstellen und verfeinern, um Genauigkeit und Relevanz in verschiedenen Bereichen des Maschinenbaus sicherzustellen, und dabei Referenzen und Beispiele für Aufgaben entwickeln. - Expertengewinnung: Qualifikationstests von Experten bewerten und ihre Kompetenzen sicherstellen. - Chat-Moderation: Unterstützung bieten, indem du projektbezogene Fragen anderer Experten in Discord-Chats beantwortest, insbesondere zu den Projekt-Richtlinien. - Überprüfung der Arbeit: Aufgaben anderer Experten überprüfen und bewerten, um sicherzustellen, dass sie den Projekt-Richtlinien entsprechen. Konstruktives Feedback geben, fachliche Informationen prüfen und Inhalte bei Bedarf überarbeiten, um die Qualität zu verbessern.

Für ein AI-Labor suchen wir einen Ruby-Entwickler, um ein AI-Modell (Large Language Model - LLM) zu trainieren. Du hilfst der AI, die Welt zu verstehen. Als Berater kannst du zu Online-Projekten eingeladen werden, um das Modell in deinem Fachgebiet zu trainieren. Diese flexible Rolle richtet sich sowohl an Experten, die eine Teilzeittätigkeit (mindestens ein paar Stunden/Woche) suchen, als auch an Personen, die an Vollzeitmöglichkeiten interessiert sind. - Code-Generierung und Code-Review - Prompt-Bewertung und komplexe Datenannotation - Training und Bewertung von Large Language Models - Benchmarking und agentenbasierte Code-Ausführung in isolierten Umgebungen - Arbeit mit mehreren Programmiersprachen (Python, JavaScript/TypeScript, Rust, SQL usw.) - Anpassung von Richtlinien für neue Branchen und Anwendungsfälle - Zusammenarbeit mit Projektleitern, Solution Engineers und Supply Managern bei komplexen oder experimentellen Projekten

Ein AI Lab sucht einen KI-Trainer für Vibe Coding. Diese Rolle umfasst die Erstellung genauer, fundierter Ergebnisse in verschiedenen Bereichen unter Nutzung von Automatisierungs- und KI-Tools. Die Position erfordert Fachwissen in der Programmierung und Optimierung von Python-Skripten, im Umgang mit großen Datensätzen, in der Verbesserung KI-generierter Inhalte sowie im Formatieren und Beheben technischer Workflows. Dies ist eine remote Teilzeitstelle, die flexibel an deine Verfügbarkeit angepasst werden kann – von nur wenigen Stunden pro Woche bis hin zu Vollzeit. Key responsibilities: - Entwickeln und Optimieren von Python-Skripten für Automatisierungs- und KI-Aufgaben. - Effizientes Verarbeiten und Analysieren großer Datensätze. - Verbesserung und Verfeinerung KI-generierter Inhalte für Genauigkeit und Qualität. - Formatieren und Fehlerbehebung technischer Workflows, um reibungslose Abläufe zu gewährleisten. - Zusammenarbeit mit funktionsübergreifenden Teams zur Weiterentwicklung von KI-Tools und -Prozessen.

Generative KI-Modelle verbessern sich sehr schnell, und eines unserer Ziele ist, sie in die Lage zu versetzen, spezialisierte Fragen zu beantworten und komplexe Denkaufgaben zu bewältigen. Obwohl jedes Projekt einzigartig ist, könnten Sie typischerweise: - Inhaltserstellung & -verfeinerung: Inhalte erstellen und überarbeiten, um Genauigkeit und Relevanz in verschiedenen Bereichen der Physik sicherzustellen, und dabei Referenzen und Aufgabenbeispiele entwickeln. - Expertengewinnung: Qualifikationstests von Experten bewerten und ihre Kompetenz sicherstellen. - Chat-Moderation: Unterstützung bieten, indem Sie projektbezogene Fragen anderer Experten in Discord-Chats beantworten, insbesondere zu Projektleitlinien. - Arbeitsprüfung: Aufgaben anderer Experten überprüfen und bewerten, sicherstellen, dass sie mit den Projektleitlinien übereinstimmen. Konstruktives Feedback geben, fachliche Informationen prüfen und Inhalte bei Bedarf bearbeiten, um die Qualität zu verbessern.

Generative KI-Modelle verbessern sich sehr schnell, und eines unserer Ziele ist es, sie in die Lage zu versetzen, spezielle Fragen zu beantworten und komplexe Denkfähigkeiten zu erreichen. Obwohl jedes Projekt einzigartig ist, könntest du typischerweise: - Inhaltserstellung & Verfeinerung: Inhalte erstellen und verfeinern, um Genauigkeit und Relevanz für verschiedene Themen in der Physik sicherzustellen, und dabei Referenzen und Beispielaufgaben entwickeln. - Expertengewinnung: Qualifikationstests von Experten bewerten und ihre Kompetenz sicherstellen. - Chat-Moderation: Unterstützung bieten, indem du projektbezogene Fragen anderer Experten in Discord-Chats beantwortest, besonders zu Projekt-Richtlinien. - Arbeit prüfen: Aufgaben anderer Experten überprüfen und bewerten, um sicherzustellen, dass sie den Projekt-Richtlinien entsprechen. Konstruktives Feedback geben, fachbezogene Informationen überprüfen und Inhalte bei Bedarf bearbeiten, um die Qualität zu verbessern.

Für ein KI-Labor suchen wir einen Java-Entwickler, der ein KI-Modell (Large Language Model - LLM) trainiert. Du hilfst der KI, die Welt zu verstehen. Als Berater wirst du eventuell zu Online-Projekten eingeladen, um das Modell in deinem Fachgebiet zu trainieren. Diese flexible Rolle richtet sich sowohl an Experten, die eine Teilzeitbeschäftigung suchen (mindestens ein paar Stunden pro Woche), als auch an alle, die sich für eine Vollzeitstelle interessieren. - Code-Generierung und Code-Review - Bewertung von Prompts und komplexe Datenannotation - Training und Evaluation von Large Language Models - Benchmarking und agentenbasierte Code-Ausführung in isolierten Umgebungen - Arbeit mit mehreren Programmiersprachen - Anpassung von Richtlinien für neue Bereiche und Anwendungsfälle - Einhaltung projektspezifischer Vorgaben und Anforderungen - Zusammenarbeit mit Projektleitungen, Solution Engineers und Supply Managern an komplexen oder experimentellen Projekten

GenAI-Modelle verbessern sich sehr schnell, und eines unserer Ziele ist es, sie in die Lage zu versetzen, spezielle Fragen zu beantworten und komplexe Denkaufgaben zu meistern. Wenn du der Plattform als KI-Tutor*in für Chemie beitrittst, hast du die Möglichkeit, an diesen Projekten mitzuarbeiten. Obwohl jedes Projekt einzigartig ist, könntest du typischerweise: - Prompts erstellen, die die KI herausfordern. - Umfassende Bewertungskriterien festlegen, um die Genauigkeit der KI-Antworten zu prüfen. - Die Antworten des Modells anhand deines fachspezifischen Wissens korrigieren.

Wir suchen erfahrene Data Scientists, die rechenintensive Data-Science-Aufgaben für ein fortgeschrittenes KI-Evaluationsprojekt erstellen. Dies ist eine remote, projektbezogene Möglichkeit für Expert:innen, die anspruchsvolle Aufgaben entwerfen können, die rechnergestützte Methoden erfordern und den kompletten Data-Science-Lifecycle abbilden – von Datenerfassung und -verarbeitung über statistische Analysen bis hin zu umsetzbaren Business-Insights. Was du tun wirst - Entwerfen origineller, rechenintensiver Data-Science-Probleme, die reale Analyse-Workflows aus verschiedenen Branchen simulieren (Telekommunikation, Finanzen, Behörden, E-Commerce, Gesundheitswesen) - Aufgaben erstellen, die mit Python gelöst werden (pandas, numpy, scipy, scikit-learn, statsmodels, matplotlib, seaborn) - Sicherstellen, dass die Probleme so aufwändig sind, dass sie manuell nicht in vertretbarer Zeit (Tage/Wochen) gelöst werden können - Probleme entwickeln, die nicht-triviale Rechenketten in Datenaufbereitung, statistischer Analyse, Feature Engineering, Predictive Modeling und Insight-Extraktion erfordern - Deterministische Probleme mit reproduzierbaren Ergebnissen erstellen – keine stochastischen Elemente oder feste Zufallssamen voraussetzen - Aufgaben auf realen Business-Herausforderungen basieren lassen: Kundenanalysen, Risikobewertung, Betrugserkennung, Prognosen, Optimierung und operative Effizienz - End-to-End-Probleme gestalten, die die komplette Data-Science-Pipeline abdecken (Datenaufnahme → Bereinigung → EDA → Modellierung → Validierung → Deployment-Überlegungen) - Big-Data-Szenarien einbinden, die skalierbare Rechenansätze erfordern - Lösungen mit Python und gängigen Data-Science-Bibliotheken sowie statistischen Methoden verifizieren - Aufgabenstellungen klar dokumentieren, mit realistischen Business-Kontexten und überprüften korrekten Lösungen bereitstellen

Für ein AI-Labor suchen wir Rust-Entwickler*innen, um ein KI-Modell (Large Language Model – LLM) zu trainieren. Du hilfst der KI, die Welt zu verstehen. Als Berater*in kannst du online Projekte begleiten, um das Modell in deinem Fachbereich zu schulen. Diese flexible Rolle richtet sich sowohl an Expert*innen, die teilzeit (mindestens ein paar Stunden/Woche) arbeiten möchten, als auch an jene, die sich eine Vollzeitstelle wünschen. - Code-Generierung und Code-Review - Bewertung von Prompts und komplexe Datenannotation - Training und Evaluierung großer Sprachmodelle - Benchmarking und agentenbasierte Code-Ausführung in isolierten Umgebungen - Arbeit mit verschiedenen Programmiersprachen (Python, JavaScript/TypeScript, Rust, SQL usw.) - Anpassung von Richtlinien für neue Fachgebiete und Anwendungsfälle - Einhaltung projektspezifischer Vorgaben und Anforderungen - Zusammenarbeit mit Projektleitungen, Solution Engineers und Supply Managern bei komplexen oder experimentellen Projekten

Für ein AI-Lab suchen wir einen Kotlin-Entwickler, der ein KI-Modell (Large Language Model – LLM) trainiert. Du hilfst der KI, die Welt zu verstehen. Als Berater kannst du eingeladen werden, an Online-Projekten teilzunehmen, um das Modell in deinem Fachgebiet zu trainieren. Diese flexible Rolle passt sowohl für Experten, die eine Teilzeitbeschäftigung (mindestens ein paar Stunden/Woche) suchen, als auch für alle, die an einer Vollzeitstelle interessiert sind. - Code-Generierung und Code-Review - Bewertung von Prompts und komplexe Datenannotation - Training und Evaluation großer Sprachmodelle - Benchmarking und agentenbasierte Code-Ausführung in gesicherten Umgebungen - Arbeit mit mehreren Programmiersprachen - Anpassung von Richtlinien für neue Bereiche und Anwendungsfälle - Einhaltung projektspezifischer Rubriken und Anforderungen - Zusammenarbeit mit Projektleitern, Solution Engineers und Supply Managern bei komplexen oder experimentellen Projekten

Für ein KI-Labor suchen wir Mathematiker mit Python-Erfahrung, um ein KI-Modell (Large Language Model – LLM) zu trainieren. Als Berater wirst du möglicherweise zu Online-Projekten eingeladen, um das Modell in deinem Fachgebiet zu schulen. Diese flexible Rolle richtet sich sowohl an Experten, die eine Teilzeitbeschäftigung (mindestens ein paar Stunden pro Woche) suchen, als auch an Interessierte für Vollzeitmöglichkeiten. Obwohl jedes Projekt einzigartig ist, könntest du typischerweise: - Originelle rechnergestützte Mathematikprobleme entwerfen, die reale Forschungsabläufe simulieren. - Aufgaben erstellen, die mit Python gelöst werden müssen (unter Verwendung von numpy, scipy, sympy). - Sicherstellen, dass die Probleme so rechenintensiv sind, dass sie manuell nicht in vertretbarer Zeit (Tage/Wochen) gelöst werden können. - Probleme entwickeln, die nicht-triviale Argumentationsketten in Bereichen wie Zahlentheorie, Kombinatorik, Graphentheorie und numerische Analyse erfordern. - Aufgaben auf realen Forschungsherausforderungen oder praktischen Anwendungen aus der Mathematikpraxis basieren. - Lösungen mit Python und gängigen Mathematikbibliotheken überprüfen. - Problemstellungen klar dokumentieren und verifizierte korrekte Antworten bereitstellen. Unterstützung in: - Zahlentheorie: Primfaktorzerlegung, diophantische Gleichungen, Modulare Arithmetik, kryptografische Berechnungen. - Kombinatorik: Aufzählungen, Partitionen, erzeugende Funktionen, kombinatorische Optimierung. - Graphentheorie: Netzwerkanalyse, Pfadfindung, Graphfärbung, aufspannende Bäume. - Numerische Analyse: Nullstellenbestimmung, numerische Integration, Differentialgleichungen, Matrixberechnungen. - Diskrete Mathematik: Rekursionsgleichungen, algorithmische Komplexität, diskrete Optimierung. - Algebra: Polynomrechnung, Gruppenberechnungen, Matrixzerlegungen.

Für ein KI-Labor suchen wir Physiker mit Python-Erfahrung, um ein KI-Modell (Large Language Model - LLM) zu trainieren. GenAI-Modelle verbessern sich sehr schnell, und eines unserer Ziele ist es, sie in die Lage zu versetzen, spezialisierte Fragen zu beantworten und komplexe Schlussfolgerungen zu ziehen. Wenn du als Physiker auf der Plattform einsteigst, hast du die Möglichkeit, an diesen Projekten mitzuarbeiten. Obwohl jedes Projekt einzigartig ist, könntest du typischerweise: - Originelle rechnerische Physikaufgaben entwerfen, die reale Forschungsabläufe simulieren. - Aufgaben erstellen, die zur Lösung Python-Programmierung erfordern (mit numpy, scipy, sympy). - Sicherstellen, dass die Aufgaben so rechenintensiv sind, dass sie manuell nicht in angemessener Zeit (Tage/Wochen) gelöst werden können. - Aufgaben entwickeln, die nicht-triviale Gedankengänge erfordern. - Aufgaben auf realen Forschungsherausforderungen oder praktischen Anwendungen aus der physikalischen Praxis basieren. - Lösungen mit Python unter Einsatz gängiger Bibliotheken verifizieren. - Problemstellungen klar dokumentieren und verifizierte richtige Antworten bereitstellen.

Ein Unternehmen sucht einen erfahrenen ERP-Transformation Manager, der die Gesamtverantwortung für die Planung und Steuerung eines umfassenden ERP-Transformationsprogramms übernimmt. Ziel des Projekts ist die Harmonisierung von Prozessen, die Einführung eines neuen ERP-Systems und die Umsetzung von IFRS-Anforderungen. Der ERP-Transformation Manager wird die kaufmännischen Kernprozesse im Tief- und Gleisbau analysieren, neugestalten und standardisieren. Dazu gehört die Übersetzung von IFRS-Anforderungen in systemseitige Strukturen und Buchungslogiken, die eng mit den Abteilungen Finance, Controlling, Projektmanagement und IT abgestimmt werden. Die Rolle umfasst die Steuerung der ERP-Einführung, einschließlich Fit-Gap-Analysen, Prozessdesign, Testmanagement und Migration. Zudem wird ein einheitliches Reporting- und KPI-Framework für Konzernabschlüsse und Projektsteuerung aufgebaut. Der Manager wird als zentrale Schnittstelle zwischen operativen Einheiten, Finance, Geschäftsführung und Konzern fungieren und ein nachhaltiges Change- und Trainingskonzept für Anwender etablieren. - Planung und Steuerung des ERP-Transformationsprogramms (IFRS-Transition, Prozessharmonisierung, ERP-Rollout) - Analyse, Neugestaltung und Standardisierung von kaufmännischen Kernprozessen - Übersetzung von IFRS-Anforderungen in systemseitige Strukturen und Buchungslogiken - Steuerung der ERP-Einführung inklusive Fit-Gap-Analysen, Prozessdesign, Testmanagement und Migration - Aufbau eines einheitlichen Reporting- und KPI-Frameworks - Stakeholder-Management und Sicherstellung einer reibungslosen Kommunikation - Leitung von interdisziplinären Projektteams sowie Steuerung externer Berater und Implementierungspartner - Etablierung eines nachhaltigen Change- und Trainingskonzepts - Sicherstellung einer messbaren Prozessoptimierung nach Einführung des ERP-Systems

Wir suchen einen analytischen und technisch versierten Experten, um: - KI-Ergebnisse und -Prozesse zu bewerten - Qualität, Genauigkeit und Zuverlässigkeit sicherzustellen - Logische Fehler, Risiken und strukturelle Inkonsistenzen zu erkennen - Dem Team umsetzbare Erkenntnisse und Empfehlungen zu liefern Ideale Kandidat:innen: - Consultants, Wirtschaftsprüfer:innen, Analyst:innen, Datenforscher:innen oder Business-/Technical-Analyst:innen mit starken logischen Fähigkeiten - Fachleute, die neugierig auf KI, Prozessverbesserung und Qualitätsbewertung sind - Problemlöser:innen, die es lieben, komplexe Systeme, Logik und Szenarien zu analysieren Hauptaufgaben: - Leitung der Bewertung von KI-Ergebnissen und zugehörigen Prozessen - Überprüfung von Aufgaben im Vergleich zu erwarteten/idealen Szenarien; Identifikation von Lücken und Risiken - Bereitstellung strukturierter, umsetzbarer Empfehlungen für Entwickler, Fachexpert:innen und Manager:innen - Pflege und Verbesserung von Bewertungsrichtlinien, Checklisten und SOPs - Vorschlag neuer Ansätze, Tools und Prozesse zur Optimierung der KI-Bewertung

Für unser Kundenunternehmen im Bereich Financial Services suchen wir einen Partner Sales Manager (m/w/d). Der Kunde hat uns mit der Steuerung eines bereichsübergreifenden Vertriebsprojekts zur Gewinnung neuer Software-Vertriebspartner beauftragt. Der Fokus liegt auf der Entwicklung einer Partnervertriebsstrategie sowie der Integration in bestehende Financial-Services-Lösungen. Aufgaben: - Steuerung des bereichsübergreifenden Vertriebsprojekts zur Gewinnung neuer Vertriebspartner im Bereich integrierter Softwarelösungen (ISV – Independent Software Vendor) - Unterstützung bei der Akquisition dieser strategisch wichtigen Partner - Entwicklung einer umfassenden Software-Partnervertriebsstrategie sowie Definition relevanter KPIs - Steuerung des integrierten Vertriebs gemeinsam mit den Financial-Services-Lösungen des Kunden - Unterstützung bei der Konzeption und Umsetzung der Software-Partnervertriebsstrategie - Mitwirkung bei der Entwicklung und Umsetzung neuer Prozesse sowie Gestaltung der Organisation

Die Entwicklung und Qualitätssicherung des Data Layers umfasst dessen vollständige Bereitstellung durch die jeweilige Webanwendung. Der Data Layer bildet die zentrale Datengrundlage für die Analyse des Nutzerverhaltens sowie für personalisierte Inhalte während des Webseitenbesuchs. Zur Erhöhung von Zuverlässigkeit und Stabilität sollen automatisierte Tests eingesetzt werden, um manuelle Regressionstests deutlich zu reduzieren. Für diese Aufgabe wird ein Test Automation Engineer mit Schwerpunkt Playwright (Elastic) benötigt. - Entwicklung und Implementierung von automatisierten End-to-End-Tests mit dem npm Paket @elastic/synthetics (Playwright) für Data Layer Tests. - Analyse bestehender Testprozesse, Identifikation und Priorisierung von Automatisierungspotenzialen. - Erstellung, Pflege und Optimierung von Testskripten unter Berücksichtigung aktueller Best Practices. - Integration der automatisierten Tests in bestehende CI/CD-Pipelines (z. B. Jenkins, GitHub Actions), um eine durchgängige Testautomatisierung zu ermöglichen. - Dokumentation der Testfälle, Testergebnisse und Testabdeckung in Tools wie Jira und Confluence. - Beratung der Stakeholder bei der Auswahl und Einführung geeigneter. Teststrategien,Testwerkzeuge und Frameworks. - Durchführung von Code-Reviews für Testautomatisierungsskripte um Qualität und Wartbarkeit zu verbessern. - Erstellung von Entscheidungsvorlagen und Handlungsempfehlungen zur Weiterentwicklung der Testautomatisierung. - Beratung bei der Fehleranalyse und -behebung im Rahmen der Testautomatisierung. - Beratung beim Aufsetzen von Reports und Alertings mit Elastic Observability. - Förderung der Nachvollziehbarkeit und Reproduzierbarkeit von Testergebnissen.

Die Abteilung Digital Analytics nutzt die Adobe Experience Cloud zur Umsetzung personalisierter Nutzererlebnisse. Ziel ist die Steigerung der Conversion Rates und Verbesserung der Customer Experience durch gezielte Personalisierung und Testing. Die technische Umsetzung erfolgt eigenständig durch spezialisierte Consultants. - Konzeption und technische Umsetzung von personalisierten Nutzererlebnissen mit Adobe Target - Implementierung von A/B- und Multivariaten Tests inkl. Qualitätssicherung in Live-Umgebungen - Integration von Adobe Target in komplexe Systemlandschaften unter Einbindung von Adobe Experience Platform und Adobe Experience Manager - Entwicklung von Targeting-Logiken auf Basis von Segmenten, Echtzeitdaten und Nutzerverhalten - Beratung zu neuen Features und Best Practices innerhalb der Adobe Experience Cloud - Erstellung technischer Entscheidungsvorlagen zur Weiterentwicklung der Personalisierungsstrategie - Dokumentation und Übergabe der entwickelten Lösungen in Confluence und vergleichbaren Tools - Aufbereitung technischer Unterlagen für den Datenschutz, insbesondere Datenflussdiagramme - Beratung zur DSGVO-konformen Nutzung von Adobe Target und angrenzenden Systemen - Durchführung von Workshops zur Einführung von Adobe Target