Senior Data Analyst - Recommendation (all genders)

ABOUT YOU ist eines der am schnellsten wachsenden E-Commerce-Unternehmen Europas. Mit Sitz in Hamburg und Berlin agieren wir an der Schnittstelle von Mode und Technologie. Unsere Mission ist es, das Online-Shopping neu zu denken und es persönlich und nahtlos zu gestalten. Dies erfordert mehr als nur gute Ideen. Es braucht Menschen, die Initiative ergreifen und den Status quo herausfordern. Wir glauben an flache Hierarchien, direkte Kommunikation und pragmatische Entscheidungen. Keine langen Genehmigungsketten. Nur Eigenverantwortung, Vertrauen und klare Verantwortlichkeiten. Wir arbeiten hart, aber wir glauben auch daran, gemeinsam Spaß zu haben - bei Team-Lunches, Afterwork-Drinks, Firmenveranstaltungen oder einem schnellen Kaffee zwischen den Meetings. Wenn sich das nach dir anhört, könnte ABOUT YOU der richtige Ort sein, um deine Perspektive einzubringen.

Arbeitsbeschreibung:

• Eng mit verschiedenen Berufen als Einzelbeitragender zusammenarbeiten: Als Brücke zwischen Datenwissenschaftlern, Software-Ingenieuren und Produktteams fungieren, um die Ausrichtung auf Empfehlungsziele und Prioritäten sicherzustellen.
• Mit Stakeholdern zusammenarbeiten, um Produktziele zu verstehen, wichtige Leistungsindikatoren (KPIs) zu identifizieren und diese in messbare Ziele für die Empfehlungsleistung zu übersetzen.
• Mit unserem Kern-Shop-Analytics-Team an teamübergreifenden Initiativen zusammenarbeiten und gemeinsam plattformübergreifende Datenlieferungen entwickeln.
• Tracking-Systeme, Dashboards und Tools entwickeln und pflegen, um die Leistung des Empfehlungssystems und das Nutzerverhalten zu überwachen.
• Daten kontinuierlich analysieren und relevante Dashboards aktualisieren, um sicherzustellen, dass Produktmanager zeitnah Zugang zu Daten zur Empfehlungsleistung haben.
• Nutzerverhalten, Erfolgskennzahlen der Empfehlungen und Klickdaten analysieren, um die Relevanz, Benutzerfreundlichkeit und Gesamtleistung der Empfehlungen basierend auf Analysen und Erkenntnissen zu verbessern.
• Einblicke für Produktmanager zu den Interaktionen der Nutzer mit der Empfehlungsfunktion bereitstellen und Bereiche hervorheben, in denen die Nutzerreise hinsichtlich Effizienz und Zufriedenheit optimiert werden kann.
• Bereiche identifizieren, in denen Datenprozesse automatisiert oder optimiert werden können, um die Effizienz des Teams zu steigern.

Qualifikationen:

• Fortgeschrittene SQL-Kenntnisse (Python von Vorteil).
• Erfahrung mit Tracking-Daten (GA4 von Vorteil).
• Erfahrung mit Versionskontrollsoftware und Data Warehouses (GitLab, GBQ oder ähnlich).
• Erfahrung mit Datenvisualisierungstools (z.B. Looker Studio oder ähnlich).
• Erfahrung mit Datenmining und -bereinigung.
• Kenntnisse in der Analyse und Visualisierung des Nutzerverhaltens.
• Erfahrung im Aufbau interaktiver Dashboards (z.B. mit Streamlit, Voila, Gradio).
• Fähigkeit, Themen selbstständig voranzutreiben.
• Ausgezeichnetes analytisches Denken, eine Leidenschaft für die Arbeit mit Zahlen und die Fähigkeit, durch Datenanalysen durchdachte Lösungen zu liefern.
• Ausgezeichnete Kommunikationsfähigkeiten, um komplexe analytische Ergebnisse klar und umsetzbar zu vermitteln.
• Selbstmotiviert, organisiert und strukturiert.

Nice to Have:

• Erfahrung mit BigQuery.
• Vertrautheit mit statistischen Tests und Gauß-Prozessen.
• Kenntnisse in Computer Vision-Bibliotheken (z.B. OpenCV, TensorFlow, PyTorch).
• Erfahrung mit GCP oder AWS, einschließlich Infrastructure-as-Code und CI/CD-Pipelines.
• Praktische Kenntnisse in Docker.

Zusätzliche Informationen:

Ihre Vorteile auf einen Blick: Besuchen Sie unsere Benefits-Seite. Bewerben Sie sich einfach online über unsere Karriereseite - wir melden uns so schnell wie möglich bei Ihnen!

Ein Ort, an dem Sie Sie selbst sein können: Wir sehen es als unsere Verantwortung, ein Umfeld zu schaffen, in dem sich jeder willkommen fühlt, genau so wie er ist. Unterschiedliche Hintergründe und Perspektiven machen uns stärker und prägen unsere Kultur auf bedeutende Weise. Was wir intern vertreten, vertreten wir auch als Marke: Akzeptanz, Inklusion und einen faireren Ansatz für Mode.