Auf einen Blick
- Aufgaben: Analysiere Daten, um Produkte zu verbessern und Kunden-Erlebnisse zu optimieren.
- Unternehmen: Chapter 2, ein innovatives Unternehmen im Bereich Technologie und E-Commerce.
- Vorteile: Vollzeitstelle mit wettbewerbsfähigem Gehalt und flexiblen Arbeitsbedingungen.
- Weitere Informationen: Vielfältige und inklusive Arbeitsumgebung mit großartigen Entwicklungsmöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft des E-Commerce mit datenbasierten Entscheidungen und Insights.
- Qualifikationen: Erfahrung in der Datenanalyse, insbesondere im E-Commerce, und Kenntnisse in SQL und Python.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 43200 - 72000 € pro Jahr.
Chapter 2 bietet Technologen für unsere Kunden, um Innovationen zu beschleunigen und ihr Geschäft voranzutreiben. Wir spezialisieren uns auf Personalvermittlungen und integrieren erstklassige Technologie-Talente in Unternehmen, die Agilität, Expertise und nahtlose Integration in bestehende Teams suchen. Wir bauen ein Produktanalytik-Team für eines der größten E-Commerce-Unternehmen Europas auf und stellen mehrere Analysten auf Vollzeitbasis mit befristetem Vertrag (FTC) ein. Daten sind entscheidend für die Entwicklung ihrer Produkte und die Förderung von Kundenerfahrungen. Das Team wird digitale Erfahrungen bewerten und wirkungsvolle Erkenntnisse liefern, um deren Personalisierung, Empfehlungen, Browsing- und Sucherlebnisse zu verbessern.
Sie werden eng mit Produktmanagern, Ingenieuren, angewandten Wissenschaftlern und Geschäftsführern zusammenarbeiten, Datenanalysen, A/B-Tests und Hypothesenanalysen durchführen, um die Kunden und Produkte tiefgehend zu verstehen. Sie werden auch wichtige Leistungsindikatoren (KPIs) verfolgen und berichten.
Die Rolle:
- Analytische Strategien definieren, Stakeholder ausrichten und unabhängig wirkungsvolle Erkenntnisse liefern.
- Benutzerverhalten tiefgehend analysieren, um das Produktwachstum und Verbesserungen voranzutreiben.
- Produktentscheidungen durch fundierte, datengestützte Empfehlungen beeinflussen.
- Wesentliche Produkt-KPIs definieren und überwachen.
- A/B-Tests und Quasi-Experimente entwerfen, analysieren und interpretieren.
- Als Schnittstelle zu Stakeholdern agieren, um effektiv rund um Dateninsights zu kommunizieren.
Über Sie:
- Erfahrung in analytischen Rollen (Digitale Analytik, Produktanalytik, Business Intelligence), vorzugsweise im E-Commerce.
- Starkes Verständnis von E-Commerce-KPIs und SQL (einschließlich geschachtelter/wiederholter Daten).
- Beherrschung fortgeschrittener Analysetools, vorzugsweise Python, und Vertrautheit mit statistischer Modellierung.
- Expertenwissen über A/B-Testmethoden.
- Erfahrung in der Analyse von Benutzerverhaltensdaten (z.B. Google Analytics).
- Starke Kommunikationsfähigkeiten, in der Lage, Erkenntnisse klar an technische und nicht-technische Stakeholder zu präsentieren.
Diversity, Equity & Inclusion bei Chapter 2:
Bei Chapter 2 setzen wir uns dafür ein, einen vielfältigen, integrativen und einladenden Arbeitsplatz zu schaffen, in dem jeder dazugehört. Unabhängig von Rasse, Ethnie, Religion, Alter, Geschlechtsidentität oder -ausdruck, sexueller Orientierung, Behinderung oder Neurodiversität feiern wir die einzigartigen Perspektiven, die uns stärker machen. Wir ermutigen Bewerbungen aus allen Hintergründen und werden alle notwendigen Anpassungen im Rekrutierungs- oder Interviewprozess vornehmen, um eine reibungslose und angenehme Erfahrung zu schaffen. Ihre Individualität ist wichtig, und wir glauben, dass vielfältige Philosophien, Kulturen und Erfahrungen Innovation und Erfolg vorantreiben.
Senior Data Analyst Arbeitgeber: Chapter 2
Als Arbeitgeber bietet Chapter 2 eine dynamische und unterstützende Arbeitsumgebung, die auf Innovation und Zusammenarbeit ausgerichtet ist. Unsere Mitarbeiter profitieren von umfangreichen Entwicklungsmöglichkeiten, einem starken Fokus auf Diversität und Chancengleichheit sowie der Möglichkeit, an spannenden Projekten mit führenden Unternehmen im E-Commerce-Sektor zu arbeiten. Durch flexible Arbeitszeiten und ein engagiertes Team fördern wir eine Kultur, in der jeder Einzelne wertgeschätzt wird und seine Ideen einbringen kann.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Senior Data 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 Chapter 2 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 Data 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 Data Analyst bei Chapter 2 gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Chapter 2 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 Chapter 2 entscheidend sein!
