Auf einen Blick
- Aufgaben: Analysiere Kundenverhalten und leite A/B-Tests zur Verbesserung unserer Lernprodukte.
- Unternehmen: Alter der Bildung - führend in der Entwicklung von Lernressourcen für Kinder.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, Gesundheitsleistungen, flexible Arbeitszeiten und 15 bezahlte Urlaubstage.
- Weitere Informationen: Dynamisches Team mit großartigen Entwicklungsmöglichkeiten und einer positiven Unternehmenskultur.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft des Lernens und mache einen echten Unterschied im Leben von Kindern.
- Qualifikationen: Mindestens 6 Jahre Erfahrung in Produkt- oder Datenanalyse, starke SQL-Kenntnisse.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 63000 - 77000 € pro Jahr.
Company Overview
Age of Learning® ist der führende Entwickler von ansprechenden und effektiven Lernressourcen für die Klassen Pre-K bis 2. Klasse, die Kindern helfen, eine starke Grundlage für den akademischen Erfolg und eine lebenslange Liebe zum Lernen aufzubauen. Das forschungsbasierte Curriculum des Unternehmens, das von Bildungsexperten entwickelt wurde, umfasst die preisgekrönten Programme ABCmouse®, Adventure Academy® sowie die adaptiven, personalisierten Schul-Lösungen My Math Academy®, My Reading Academy® und My Reading Academy Español®. Nachdem über 55 Millionen Kinder weltweit bedient wurden, ist Age of Learning ein globaler Marktführer in den Bemühungen, Chancengleichheit, Zugang und Möglichkeiten für alle Kinder voranzutreiben.
Zusammenfassung
Wir suchen einen proaktiven, intellektuell neugierigen Produktanalysten, der den Erfolg unserer Verbraucherprodukte, einschließlich ABCmouse und Adventure Academy, vorantreibt. In enger Zusammenarbeit mit Produktmanagern und zwei weiteren Produktanalysten werden Sie A/B-Tests entwerfen und analysieren, um Entscheidungen zu Produkteinführungen und -iterationen zu informieren, tiefgehende explorative Analysen durchführen und statistische sowie datenwissenschaftliche Techniken anwenden, um wichtige Kundenverhalten wie Abonnements, Engagement, Bindung und Abwanderung zu verstehen und vorherzusagen.
Verantwortlichkeiten
- Experimente entwerfen und analysieren: Führen Sie A/B-Tests auf Desktop- und Mobilplattformen durch, um Produkteinführungen und -iterationen zu informieren.
- Kundenverhalten analysieren: Führen Sie tiefgehende explorative Analysen durch, um zu verstehen, wie Kunden abonnieren, bezahlen, sich engagieren, bleiben und abwandern.
- Statistische und datenwissenschaftliche Techniken anwenden: Verwenden Sie statistische Methoden und analytische Modellierung, um die Produktleistung zu bewerten und das Kundenverhalten zu verstehen.
- Erfolgsmessgrößen definieren und verfolgen: Etablieren und verfeinern Sie KPIs, die die Produktiteration leiten und den Erfolg des Unternehmens definieren.
- Selbstbedienungsberichte und Dashboards erstellen: Erstellen und pflegen Sie automatisierte Dashboards und Reporting-Tools, die es Produktmanagern und Geschäftspartnern ermöglichen, die Produkt- und Unternehmensleistung unabhängig zu überwachen.
- Daten in Erkenntnisse umwandeln: Fassen Sie komplexe Analysen in klare, umsetzbare Erkenntnisse zusammen, die Verbesserungen bei Konversion, Engagement, Bindung und Lernergebnissen vorantreiben.
- Ergebnisse klar kommunizieren: Präsentieren Sie Ergebnisse und Empfehlungen einer breiten Palette von Interessengruppen auf prägnante, überzeugende und zugängliche Weise.
Mindestens erforderliche Qualifikationen
- Erfahrung: Über 6 Jahre Erfahrung in der Produktanalyse, Datenanalyse oder einer verwandten Rolle zur Unterstützung großangelegter digitaler Produkte. Erfahrung in Spielen, Edtech oder abonnementbasierten Unternehmen ist von Vorteil.
- Experimentierung: Starke Erfahrung im Entwerfen, Durchführen und Analysieren von A/B-Tests zur Informierung von Produktentscheidungen.
- Explorative Analyse: Fähigkeit, explorative Datenanalysen durchzuführen und komplexe Datensätze und mehrdeutige Fragen in klare, umsetzbare Erkenntnisse zu synthetisieren.
- Technische Fähigkeiten: Fortgeschrittene Kenntnisse in SQL zur Abfrage großer Datensätze; Erfahrung mit Datenumwandlung und -modellierung (z.B. dbt) ist von Vorteil. Umfassende Erfahrung mit einem BI-Tool wie Omni, Looker oder Lightdash.
- Statistische Analyse: Fähigkeit, statistische Analysen durchzuführen und Visualisierungen mit R oder Python zu erstellen.
- Bildung: Bachelor- oder Masterabschluss in einem quantitativen Bereich (z.B. Statistik, angewandte Mathematik, Datenwissenschaft, Wirtschaftswissenschaften, Informatik oder verwandte Disziplin).
- Denken & Zusammenarbeit: Neugieriger, motivierter Selbststarter, der in einer kollaborativen, leistungsstarken Umgebung gedeiht und qualitativ hochwertige, durchdachte Analysen schätzt.
Die geschätzte Gehaltsspanne für eine neue Einstellung in dieser Position liegt unterhalb. Das Gehalt kann je nach berufsbezogenen Faktoren, einschließlich Wissen, Fähigkeiten, Erfahrung und Standort variieren.
Gesamtvergütung: $150,000—$170,000 USD
Age of Learning bietet derzeit:
- 91% der Prämien für Gesundheits- und Wohlfahrtsleistungen der Mitarbeiter & 70% der Prämien für abhängige Leistungen
- Ein 401(k)-Programm mit Arbeitgeberbeitrag
- 15 bezahlte Urlaubstage (steigt auf 20 Tage am 3. Jahrestag), 12 beobachtete nationale Feiertage, 9 Krankheitstage und 16 bezahlte Freiwilligenstunden pro Jahr
- 7 bezahlte Tage für die unternehmensweite Schließung zum Jahresende (einschließlich 3 beobachteter bezahlter Feiertage)
- Unsere flexible Arbeitskultur bedeutet 2 oder mehr Tage im Büro (hybrid) oder 100% vollständig remote Optionen für die meisten Positionen
Sicherheitsberatung
Bei Age of Learning priorisieren wir einen sicheren Rekrutierungsprozess. Die Kommunikation erfolgt ausschließlich über offizielle E-Mail-Adressen von Age of Learning, @aofl.com, oder unsere verifizierten LinkedIn-Recruiter-Konten – seien Sie vorsichtig bei Abweichungen. Wir werden niemals sensible persönliche Informationen in den frühen Bewerbungsphasen anfordern. Interviews werden telefonisch, persönlich oder über Zoom durchgeführt – niemals über Messaging-Apps. Stellenangebote werden mündlich kommuniziert und anschließend schriftlich über DocuSign dokumentiert. Alle Anfragen nach persönlichen Informationen erfolgen nur über sichere Kanäle.
Gleichstellungschancen
Age of Learning, Inc. (das „Unternehmen“) verpflichtet sich zu einer Politik der Chancengleichheit und wird keinen Bewerber oder Mitarbeiter aufgrund von Rasse, Hautfarbe, Religion, Glauben, nationaler Herkunft oder Abstammung, Geschlecht, Geschlechtsausdruck, Alter, körperlicher oder geistiger Behinderung, medizinischem Zustand, Schwangerschaft, Veteranen- oder Militärstatus, Familienstand, sexueller Orientierung, Geschlechtsidentität, Status als Lebenspartner, genetischen Informationen oder einer anderen rechtlich anerkannten geschützten Grundlage gemäß Bundes-, Landes- oder lokalen Gesetzen, Vorschriften oder Verordnungen diskriminieren. Age of Learning, Inc. (das „Unternehmen“) wird qualifizierte Bewerber mit strafrechtlichen Verläufen gemäß den Anforderungen der EEOC und den geltenden staatlichen Gesetzen, z.B. dem New Yorker Gesetz über faire Chancen, berücksichtigen.
Datenschutz für Mitarbeiter/Bewerber
Wir können KI-Tools verwenden, um Teile des Einstellungsprozesses zu unterstützen, z.B. bei der Überprüfung von Bewerbungen, der Analyse von Lebensläufen oder der Bewertung von Antworten. Diese Tools unterstützen unser Rekrutierungsteam, ersetzen jedoch nicht das menschliche Urteil. Letztendlich werden die endgültigen Einstellungsentscheidungen von Menschen getroffen. Wenn Sie weitere Informationen darüber wünschen, wie Ihre Daten verarbeitet werden, kontaktieren Sie uns bitte.
Senior Product Analyst Arbeitgeber: Age of Learning, Inc.
Age of Learning® ist ein hervorragender Arbeitgeber, der eine flexible Arbeitskultur bietet, die sowohl hybride als auch vollständig remote Arbeitsmöglichkeiten umfasst. Mit einem starken Fokus auf Mitarbeiterentwicklung und einer Vielzahl von Vorteilen, einschließlich großzügiger Urlaubsregelungen und umfassender Gesundheitsleistungen, fördert das Unternehmen eine kollaborative Umgebung, in der innovative Ideen geschätzt werden. Hier haben Sie die Möglichkeit, an bedeutenden Bildungsressourcen zu arbeiten, die Millionen von Kindern weltweit unterstützen, und dabei Ihre analytischen Fähigkeiten in einem dynamischen Team weiterzuentwickeln.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Senior Product Analyst 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 Age of Learning, Inc. 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 Product Analyst 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 Product Analyst bei Age of Learning, Inc. gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Age of Learning, Inc. 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 Age of Learning, Inc. entscheidend sein!
