Auf einen Blick
- Aufgaben: Optimiere Verkaufsanalysen und entwickle prädiktive Modelle für Umsatzwachstum.
- Unternehmen: Angi, ein führendes Unternehmen im Bereich Heimdienstleistungen mit globaler Reichweite.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, flexible Urlaubsregelung und umfassende Gesundheitsleistungen.
- Weitere Informationen: Dynamisches Team mit Fokus auf Vielfalt und persönlichem Wachstum.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft des Verkaufs mit Daten und innovativen Technologien.
- Qualifikationen: Erfahrung in Datenanalyse und starke SQL-Kenntnisse erforderlich.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
For over 30 years, Angi has powered the future of the home services industry, creating an environment where homeowners and pros benefit from more jobs done well.
For homeowners, our platform is a reliable way to find skilled pros.
For pros, we’re a reliable business partner who helps them find the winnable work they want, when they want.
For employees, we’re an amazing place to call home.
We can’t wait to welcome you.
- Angi at a glance
- Founded in 1995 as Angie’s List and rebranded in 2021
- Global company with 9 brands in 8 countries and employees worldwide
- Homeowners have turned to us for 300 million home projects and counting
About the Role
We are seeking an experienced and data-driven Staff Analyst to join our Sales Analytics team as a senior individual contributor.
This role will focus on optimizing the performance of our Sales Organization by building and maintaining the analytical systems that power how we score, prioritize, allocate, and contact prospects.
You will work closely with sales leadership, operations leaders, and data engineering teams to design predictive models, evaluate dial strategies, and deliver actionable insights that directly drive revenue growth.
As a key contributor, you will own the end-to-end analytics behind prospect scoring, territory alignment, lead allocation, and sales rep performance — translating complex data into decisions that move the business forward.
- What you’ll do
- Continuously improve our prospect lead scoring models, including conversion probability estimation, expected revenue modeling, and composite lead score generation ensuring scores accurately reflect prospect quality and are actionable for sales reps.
- Analyze and optimize dial strategy including when to dial, how frequently to attempt contact, and resting strategy (when to temporarily pause outreach on a prospect) — using profitability and conversion data to maximize return on rep time and phone capacity.
- Design and evaluate territory alignment and lead allocation strategies, including vertical-based routing (e. g., CHL vs. general floor), rep tier-based lead assignment, and Primary Work Category-level segmentation, ensuring the right prospects reach the right reps at the right time.
- Build and maintain sales performance reporting across the full hierarchy from individual rep metrics (dials, dial penetration, dial saturation, submit conversion) up through manager and director views enabling leadership to quickly identify performance gaps and coaching opportunities.
- Conduct prospect database quality analysis, including segmentation of the prospect pool by quality category (Good, Bad, Unsure), vertical assignment, and score-based profitability — informing headcount planning, dialing prioritization, and pipeline health.
- Partner with data engineering to maintain and evolve the automated pipelines that generate daily prospect scores, distribute scored prospects to the sales floor, and replicate scoring data into downstream CRM and sales systems.
- Present analytical findings and strategic recommendations directly to sales executives and operations leaders, translating model outputs and data into clear narratives that drive decisions on rep headcount, prospect mix, and outreach strategy.
- Continuously evaluate model performance and iterate on scoring methodology — incorporating new feature signals (e. g., enrichment data, transcript features, affiliate/source encoding) and improving model explainability so sales reps and leaders understand why a prospect scores the way it does.
- Leverage AI tools (e. g., Claude, Chat GPT, Cursor, Gemini) to accelerate the analytical workflow — from faster hypothesis generation and code authoring to synthesizing large volumes of sales data into actionable insights with greater speed and precision.
- Automate repetitive analytical tasks — data pulls, report refreshes, QA, and ad hoc summarization — using AI-assisted scripting and workflow tools to maximize time spent on high-value analysis.
Who you are
- Bachelor’s degree in Data Science, Economics, Statistics, Engineering, or a related field (Master’s degree preferred).
- 8+ years of analytical experience in a sales analytics, revenue operations, or B2B/B2C sales-adjacent environment; experience supporting an outbound sales or call center organization is a strong plus.
- Strong proficiency in SQL as well as data analysis tools such as Python or R.
- Expertise in data visualization tools such as Tableau, Power BI, or Looker.
- Hands‑on experience building and deploying predictive models (conversion probability, lead scoring, propensity models) that directly inform sales rep workflows or CRM systems.
- Proven track record of integrating AI tools (Claude, Chat GPT, Gemini, Cursor, Zapier) into your daily analytical workflow as a core productivity multiplier that meaningfully shortens time to insight.
- Strong communication skills to present complex data to cross‑functional teams and non‑technical stakeholders.
- Ability to manage multiple projects independently in a fast‑paced environment.
- Experience mentoring junior analysts; ability to document and scale analytical processes, models, and reporting so the team’s work is maintainable and transferable.
- We value diversity
We know that the best ideas come from teams where diverse points of view uncover new solutions to hard problems.
We welcome and value individuals who bring diverse life experiences, educational backgrounds, cultures, and work experiences.
Compensation & Benefits
- The salary band for this position ranges from $115,000 - $205,000 commensurate with experience and performance. Compensation may vary based on factors such as cost of living.
- This position will be eligible for a competitive year end performance bonus & equity package.
- Full medical, dental, vision package to fit your needs.
- Flexible vacation policy; work hard and take time when you need it.
- Pet discount plans & retirement plan with company match (401K).
- #J-18808-Ljbffr
Staff Analyst, Commercial Analytics Arbeitgeber: Angi
Angi ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern ein dynamisches und unterstützendes Arbeitsumfeld bietet. Mit einem hybriden Arbeitsplatzmodell und der Möglichkeit, von zu Hause aus zu arbeiten, fördert Angi die Work-Life-Balance und bietet gleichzeitig regelmäßige Team- und soziale Veranstaltungen, um den Zusammenhalt zu stärken. Zudem haben Mitarbeiter die Chance, in einem internationalen Umfeld zu wachsen und ihre Fähigkeiten in einem schnell wachsenden Unternehmen weiterzuentwickeln.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Staff Analyst, Commercial Analytics 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 Angi 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 Staff Analyst, Commercial Analytics 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 Staff Analyst, Commercial Analytics bei Angi gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Angi 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 Angi entscheidend sein!