Auf einen Blick
- Aufgaben: Leite die strategische Expansion des E-Commerce-Trackings in unserer SaaS-Plattform.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen mit einem dynamischen und kollaborativen Team.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, flexible Arbeitszeiten und Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Wachstumsorientierte Umgebung mit hervorragenden Karrierechancen.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft des E-Commerce mit modernster Technologie und echten Auswirkungen.
- Qualifikationen: Mindestens 6 Jahre Erfahrung im E-Commerce und starke analytische Fähigkeiten.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Führen Sie die strategische Erweiterung des E-Commerce-Trackings innerhalb unserer stark frequentierten Multi-Tenant-SaaS-Storefront-Plattform. Bauen Sie eine brandneue analytische Funktion von Grund auf auf, indem Sie die Messinfrastruktur und die Grundlage für die Plattform einrichten. Definieren Sie skalierbare KPIs und Leistungskennzahlen, die systematisch die Produktentwicklung für alle Mieter und Unternehmenskunden im Einzelhandel vorantreiben. Übersetzen Sie Daten und Plattformleistungsanalysen in umsetzbare Produktmerkmale, benutzerfreundliche Anforderungen und langfristige Wachstumsstrategien. Bewerten Sie die Plattformleistung im Vergleich zu Einzelhandels- und E-Commerce-Branchenstandards, um unsere Unternehmensprodukte auf dem neuesten Stand zu halten. Arbeiten Sie eng mit drei kompetenten, funktionsübergreifenden Produktteams (Produkt, Engineering, QA und Designer) zusammen, um datenorientierte Funktionen zu gestalten. Agieren Sie als strategischer "Übersetzer" zwischen technischen Ingenieurteams und kommerziellen Geschäftspartnern.
Verantwortlichkeiten:
- Über 6 Jahre Berufserfahrung in einem E-Commerce-Umfeld, verbunden mit hervorragenden analytischen und problemlösenden Fähigkeiten.
- Ein sehr starker, MVP-fokussierter Ansatz, der sich auf Analytik, komplexe KPIs und die Messung der Plattformleistung konzentriert.
- Umfangreiche Erfahrung mit Web-Analyseplattformen (z.B. Google Analytics, Plausible, Umami) und Tabellenkalkulations-/BI-Tools wie Google Sheets oder Microsoft Excel (PowerBI ist ein Plus).
- Leidenschaft für den Einsatz modernster KI-Tools (z.B. Claude, Cursor oder gleichwertig) und hochmotiviert, diese in Ihre täglichen Entwicklungsabläufe zu integrieren.
- Fähigkeit, fließend zwischen kommerziellen Geschäftspartnern und funktionsübergreifenden, englischsprachigen Ingenieurteams zu übersetzen.
- Analytische Denkweise mit hoher Aufmerksamkeit für Datenpräzision, aktiv die Qualität und Integrität unserer Messlogik im Auge behaltend.
Vorteile:
Ihre Vorteile auf einen Blick: Besuchen Sie unsere Benefits-Seite.
Senior Analytics Engineer - SaaS (all genders) - Storefront Arbeitgeber: About You
Als Arbeitgeber bieten wir Ihnen die Möglichkeit, in einem dynamischen und unterstützenden Umfeld zu arbeiten, in dem Ihre Ideen und Beiträge geschätzt werden. Unsere Unternehmenskultur fördert Zusammenarbeit und Innovation, während wir Ihnen zahlreiche Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung und zum Wachstum bieten. Mit einem starken Fokus auf Diversität und Inklusion schaffen wir einen Arbeitsplatz, an dem sich jeder wohlfühlt und seine Talente entfalten kann.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Senior Analytics Engineer - SaaS (all genders) - Storefront erhalten könntest
✨Wende dich an die richtigen Communities
Schau dir Online-Communities und Foren an, die sich um Data Science drehen, wie Kaggle oder GitHub. Engagiere dich dort aktiv, teile deine Projekte und lerne von anderen – das wird dir helfen, nicht nur einen Fuß in die Tür zu bekommen, sondern auch wertvolle Kontakte zu knüpfen.
✨Präsentiere deine Daten-Projekte
Baue ein Portfolio auf, das deine besten Projekte zeigt. Nutze Plattformen wie GitHub oder eine persönliche Webseite, um deine Arbeiten zu veröffentlichen. Arbeitgeber im Data Science-Bereich schauen oft direkt auf praktische Erfahrungen, also zeig, was du drauf hast!
✨Nimm an Meetups und Hackathons teil
Besuche lokale Data Science-Meetups oder nehme an Hackathons teil. Diese Veranstaltungen sind nicht nur super, um dein Wissen zu erweitern, sondern auch Gold wert für Networking. Du lernst Fachkollegen kennen und kannst auf Lockere Art und Weise Eventualjobs ergattern.
✨Direkte Bewerbungen über unsere Seite
Vergiss nicht, direkt auf unserer Website nach Stellenangeboten bei About You zu schauen. Hier kannst du dich auf offene Datenwissenschaftsstellen bewerben und zeigst damit direktes Interesse, das viele Arbeitgeber schätzen!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Senior Analytics Engineer - SaaS (all genders) - Storefront mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Lass deine Daten sprechen!:In einem Bereich wie Data Science ist es entscheidend, dass du deine praktischen Fähigkeiten präsentierst. Wenn du an Projekten gearbeitet hast, die deine Analysefähigkeiten oder dein Wissen über Machine Learning demonstrieren, teile sie in deinem Lebenslauf oder füge einen Link zu deinem GitHub-Portfolio bei. Die Daten, die du analysiert hast, und die Tools, die du verwendest, sollten klar hervorgehoben werden.
Ergebnisse quantifizieren!:Unterstütze deine Erfahrung mit quantifizierbaren Ergebnissen. Zeige, wie du durch deine Analysen oder Modelle zur Entscheidungsfindung beigetragen hast oder wie deine Berechnungen den Rohdaten neue Erkenntnisse entlockt haben. Arbeitgeber in der Data Science sind oft an konkreten Verbesserungen und Effizienzsteigerungen interessiert!
Erläutere deine Lernbereitschaft!:Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, zeige in deinem Anschreiben, dass du bereit bist, zu lernen und dich weiterzuentwickeln. Sprich über deine Neugier für neue Technologien oder Methoden im Data Science Bereich. Vielleicht hast du auch Kurse besucht oder Zertifikate erworben, die deine Begeisterung zeigen!
Die richtige technische Sprache!:Achte darauf, dass deine Bewerbung alle relevanten technischen Begriffe enthält, die in der Data Science gebräuchlich sind. Nenne spezifische Programmier- und Analysetools wie Python, R oder SQL, die du beherrschst. Dies macht es für die Rekrutierer einfacher, schnell zu erkennen, dass du für die Rolle als Senior Analytics Engineer - SaaS (all genders) - Storefront bei About You gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei About You vorbereitet
✨Bereite deine technischen Skills vor
In einem Vorstellungsgespräch für eine Data-Science-Position wird oft dein Wissen über Tools wie Python, R oder SQL getestet. Mach dich mit gängigen Algorithmen und deren Einsatzmöglichkeiten vertraut, denn technische Fragen können schnell kommen. Lass uns sicherstellen, dass du in diesen Bereichen glänzt!
✨Verschaffe dir einen Überblick über Projekte
Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, ist es wichtig, dass du konkrete Erfahrungen und Projekte vorweisen kannst. Wenn du bereits an Data-Science-Projekten gearbeitet hast, sei bereit, diese in der Tiefe zu erläutern und zu diskutieren, wie du die Probleme gelöst hast. Dein Portfolio kann hier einen echten Unterschied machen!
✨Vorbereitung auf case studies
In Data-Science-Interviews sind case studies und praktische Probleme häufig Teil des Gesprächs. Übe, wie du strukturiert und logisch an solche Aufgaben herangehst. Arbeitgeber möchten sehen, wie du Daten analysierst und Lösungen entwickelst – bring also deine analytischen Fähigkeiten mit!
✨Zeige deine Leidenschaft für Daten
Mehr denn je geht es bei einer Vollzeitstelle darum, dass du nicht nur die Skills hast, sondern auch wirklich für das Feld brennst. Teile Anekdoten oder Erfahrungen, die zeigen, wie du zur Datenwissenschaft gekommen bist und was dich fasziniert. Diese Begeisterung kann für About You entscheidend sein!
