Auf einen Blick
- Aufgaben: Analysiere Daten, um das Wachstum neuer internationaler Verkaufsstellen zu unterstützen.
- Unternehmen: Quince, ein innovatives Unternehmen, das den Einzelhandel neu gestaltet.
- Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, flexible Arbeitszeiten und ein dynamisches Team.
- Weitere Informationen: Wachstumsorientierte Kultur mit vielen Entwicklungsmöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft des Einzelhandels mit datengetriebenen Entscheidungen und innovativen Lösungen.
- Qualifikationen: Erfahrung in Datenanalyse und starke Kommunikationsfähigkeiten sind erforderlich.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 61650 - 75350 € pro Jahr.
ABOUT QUINCE
Quince is a destination for builders, creators, innovators, and operators who want to come together and challenge the status quo.
Our mission is simple: make really high quality essentials for really low prices, fairly and sustainably.
We deliver on that mission through a unique manufacturer-to-consumer (M2C) model eliminating the layers of traditional retail that add cost and result in consumers paying more than they need to.
We find, build relationships with, and work directly with the manufacturing partners behind some of the world’s finest products.
From there, our teams design smart, efficient operational processes and build and deploy proprietary technology, AI, and analytics to help us scale fast.
What began with a small assortment of elevated basics has quickly grown into a cross-category brand spanning apparel, accessories, home goods, and more.
Today, tens of millions of people across a growing number of countries come – and return – to Quince because they trust us to deliver.
OUR CULTURE
Quince is a culture built for builders by builders.
Our way of working starts with a blank sheet of paper.
We question conventional thinking, use technology and data to uncover new opportunities, and move quickly to turn ideas into reality.
We aren’t interested in replicating how others do retail.
We’re building a better way – at a speed and scale unlike anything that’s been done before.
- We dream big and chase the hard problems others shy away from.
Rejecting long-held assumptions is part of our company's DNA.
Where conventional wisdom says you have to choose – soft or durable, speed or rigor, quality or price – we ask why that trade-off has to exist in the first place.
- Our pace is fast and the bar is high because our customers expect a lot from us and we refuse to let them down.
We believe the best results come from challenging ourselves, learning from one another, and building on each other's strengths.
- Here, responsibility is not determined by role, tenure, or seniority.
Every team member - no matter their level - has the opportunity to drive our business and shape our trajectory.
If you’re someone who likes to imagine new possibilities and build better systems rather than plug-in to outdated ones, Quince is the place for you.
The ideal candidate is deeply analytical, highly curious, and motivated by using data science to shape the trajectory of fast-scaling international storefronts.
They are skilled at uncovering the underlying drivers of customer behavior, business performance, and product outcomes, and translating those insights into clear opportunities for growth.
They thrive in ambiguous, fast-moving environments where they are expected to move beyond reporting into proactive problem solving, experimentation, and strategic influence.
This person is energized by building from zero-to-one, partnering closely with product, engineering, merchandising, and business teams to help new storefronts scale successfully.
The ideal candidate combines strong technical depth in analytics and experimentation with strong business judgment.
They are comfortable owning complex analytical initiatives end-to-end, influencing prioritization through data, and helping teams focus on the highest-leverage opportunities to improve customer experience and accelerate growth in emerging markets.
This role will be jointly accountable for helping drive the growth and success of emerging storefront markets by identifying the highest-impact opportunities across product experience, customer behavior, and operational performance.
Lastly, they are excited by a culture where transparency, speed, accountability, and high standards are core operating principles, and where data is central to decision‑making across the organization.
Responsibilities
- Partner closely with product, engineering, merchandising, and business stakeholders to support the launch and growth of new international storefronts and customer experiences.
- Develop scalable dashboards, KPI frameworks, and automated reporting to monitor business health across acquisition, engagement, conversion, retention, orders, and revenue.
- Identify and quantify the key drivers behind storefront performance and customer behavior, translating findings into actionable recommendations for product and business teams.
- Lead deep-dive analyses to uncover growth opportunities, diagnose friction points, and improve the end-to-end customer journey.
- Design, analyze, and interpret A/B tests and other experimentation frameworks to measure product impact and guide roadmap prioritization.
- Apply advanced statistical and analytical techniques to forecast trends, measure causal impact, and support strategic decision‑making in new and growing markets.
- Partner with global analytics teams to improve data quality, governance, instrumentation, and best practices in analytics and AI-enabled workflows.
- Help define success metrics and analytical frameworks for new product initiatives and international expansion efforts.
- Act as a strategic thought partner to cross‑functional teams by proactively surfacing insights, risks, and opportunities that drive measurable business outcomes.
- Contribute to building a high‑performing analytics culture grounded in rigor, speed, curiosity, and ownership.
Qualifications
- Bachelor’s degree in a quantitative field such as Statistics, Mathematics, Economics, Computer Science, Data Science, or a related discipline. Advanced degree preferred.
- 7+ years of experience in product analytics, growth analytics, or data science roles within e-commerce or technology environments.
- Strong expertise in SQL and experience working with large-scale behavioral and transactional datasets.
- Advanced proficiency in Python for analytics, experimentation, statistical modeling, and data exploration.
- Extensive experience designing and evaluating experiments, including A/B testing methodologies and causal inference approaches.
- Strong understanding of KPI development, growth frameworks, funnel analysis, and customer behavior analytics.
- Experience building dashboards and analytical tools using platforms such as Tableau, Looker, Mixpanel, or Streamlit.
- Ability to move fluidly between strategic thinking and hands‑on execution in a fast‑paced environment.
- Strong communication skills with the ability to synthesize complex analyses into clear business recommendations for technical and non‑technical audiences.
- Demonstrated ability to influence product direction and prioritization through data‑driven insights.
- Proven track record of independently managing multiple high‑impact initiatives in ambiguous environments.
- Based in Berlin or London with the ability to work from the office 4 days per week.
- Preferred Qualifications
- Experience supporting international expansion, marketplace growth, or multi‑region e‑commerce businesses.
- Experience analyzing customer journeys across storefront, acquisition, merchandising, and checkout experiences.
- Exposure to machine learning, causal analysis and predictive modeling applications in consumer or growth analytics.
- Experience working in high‑growth, highly cross‑functional product organizations.
WHY QUINCE?
Joining Quince means being part of a mission‑driven team reshaping retail.
You will work alongside talented colleagues, tackle meaningful challenges, and contribute to building a more sustainable, accessible future for customers and partners alike.
EQUAL OPPORTUNITY & HIRING INTEGRITY
Quince provides equal employment opportunities to all employees and applications for employment and prohibits discrimination and harassment of any type without regard to race, color, religion, age, sex, national origin, disability status, genetics, protected veteran or military status, sexual orientation, gender identity or expression, or any other characteristic protected by federal, state, or local laws.
Quince is committed to providing reasonable accommodations to qualified individuals with disabilities.
If you need a reasonable accommodation to complete your application or to perform the essential functions of a role at Quince, please let us know by completing this accommodation form .
We review all requests individually and will work with you to determine appropriate accommodations on a case‑by‑case basis.
Employment is contingent upon successful completion of a background check. Quince will conduct background checks in compliance with applicable federal, state, and local laws.
#J-18808-Ljbffr
Senior/Staff Data Analyst, Storefront in Berlin Arbeitgeber: Coursekingdom
Als B2B Marketing Spezialist:in in unserem Berliner KI-Startup erwartet dich eine dynamische Arbeitsumgebung, in der du eigenverantwortlich Marketingprojekte von der Idee bis zur Umsetzung leitest. Du profitierst von kurzen Entscheidungswegen, direkter Zusammenarbeit mit der Geschäftsführung und einem kleinen, wachsenden Team, das dir die Möglichkeit bietet, aktiv an der Gestaltung unserer Marketingstrategien mitzuwirken. Zudem bieten wir flexible Arbeitszeiten, hybrides Arbeiten und 30 Tage Urlaub, um eine ausgewogene Work-Life-Balance zu fördern.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Senior/Staff Data Analyst, Storefront in Berlin 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 Coursekingdom 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/Staff Data Analyst, Storefront in Berlin 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/Staff Data Analyst, Storefront bei Coursekingdom gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Coursekingdom 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 Coursekingdom entscheidend sein!