Auf einen Blick
- Aufgaben: Optimiere unsere Strategien mit datenbasierten Insights und arbeite eng mit verschiedenen Teams zusammen.
- Unternehmen: Innovatives AdTech-Unternehmen mit einem Fokus auf Zusammenarbeit und Vielfalt.
- Vorteile: 27 Tage Urlaub, hybrides Arbeiten, Weiterbildungsmöglichkeiten und Gesundheitsförderung.
- Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit hervorragenden Karrierechancen und einem inklusiven Arbeitsklima.
- Warum dieser Job: Nutze deine analytischen Fähigkeiten, um echte Auswirkungen in der Werbebranche zu erzielen.
- Qualifikationen: Mindestens 6 Jahre Erfahrung in datengetriebenen Entscheidungsprozessen und starke Kenntnisse in Analysetools.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 55350 - 67650 € pro Jahr.
Wir suchen einen Staff Data Analyst für unser AdTech-Team. Der Data Analyst ist verantwortlich für die Optimierung unserer kommerziellen und Produktstrategien durch datengestützte Erkenntnisse. Diese Rolle wird eng mit den Teams für Kommerz, Produkt und Engineering sowie regionalen Analytikteams zusammenarbeiten, um die Wirksamkeit und Verbesserungsbereiche des Ad-Produktportfolios zu analysieren.
Hauptverantwortlichkeiten
- Entscheidungsfindung: Leiten Sie kritische kommerzielle Entscheidungen, indem Sie Rohdaten in umsetzbare strategische Erkenntnisse umwandeln.
- Leistungsüberwachung: Entwickeln Sie robuste KPI-Rahmenwerke und -Tools zur Bewertung der Geschäftsgesundheit und zur kontinuierlichen Überwachung von Leistungstrends.
- Fortgeschrittene Analyse: Erstellen und optimieren Sie prädiktive Machine-Learning-Modelle, um Verhaltensfaktoren aufzudecken, Herausforderungen vorherzusehen und Einnahmechancen zu identifizieren.
- Einfluss auf Stakeholder: Übersetzen Sie komplexe technische Ergebnisse in überzeugende Narrative, die Stakeholder beeinflussen und mit der Unternehmensstrategie in Einklang stehen.
- Datenverwaltung: Arbeiten Sie mit den Teams für Kommerz, Produkt und Engineering zusammen, um Datenstandards zu definieren und globale Richtlinien für den Datenverbrauch festzulegen.
- Kommunikation: Präsentieren Sie hochrangige Empfehlungen klar gegenüber der Geschäftsführung, um sofortige Maßnahmen zu ergreifen.
Qualifikationen
- Über 6 Jahre Erfahrung in einer Entscheidungsunterstützungsrolle mit Fokus auf Nutzerbindung für technologieorientierte, verbraucherorientierte Unternehmen.
- Starke Kenntnisse in Analysetools und -plattformen (z.B. Python, Sci-kit Learn, Pytorch, Spark, Vertex AI, Google Big Query, Google Analytics, Tableau, SQL).
- Erfahrung mit adversarial validation, Anomalieerkennung, kontrafaktischer Modellierung, Klassifikation, Clustering, Optimierungstechniken, geo-lokalisierter Experimentierung usw.
- Außergewöhnliche analytische Fähigkeiten mit der Fähigkeit, Daten in umsetzbare Erkenntnisse zu übersetzen, sowie hervorragende Kommunikations- und Präsentationsfähigkeiten, um Stakeholder auf allen Ebenen zu beeinflussen.
- Starkes Verständnis der digitalen Marketingkanäle und -strategien, einschließlich CRM, bezahlte Suche, soziale Medien und Content-Marketing.
Zusätzliche Informationen
- Wir bieten 27 Tage Urlaub mit einem zusätzlichen Tag im 2. und 3. Jahr der Betriebszugehörigkeit.
- Wir unterstützen Sie bei Ihrer persönlichen Entwicklung und Karrierewachstumschancen: 1.000 € Bildungsbudget, Sprachkurse, Unterstützung für Eltern und Zugang zur Udemy Business-Plattform.
- Gesundheitschecks, Meditation, Fitnessstudio- und Fahrradsubventionen.
- Aktienkaufplan, Sabbatical-Bank, Rabatt auf öffentliche Verkehrsmittel, Lebens- und Unfallversicherung, betriebliche Altersvorsorge.
- Digitale Essensgutscheine, Essensgutscheine, Unternehmensrabatte.
Inklusion
Wir glauben, dass Vielfalt und Inklusion entscheidend sind, um nicht nur ein aufregendes Produkt, sondern auch ein großartiges Kunden- und Mitarbeitererlebnis zu schaffen. Dies beginnt mit der Einstellung - daher diskriminieren wir nicht aufgrund von Rassenidentitäten, religiösen Überzeugungen, Hautfarbe, nationaler Herkunft, Geschlechtsidentitäten oder -ausdrücken, sexuellen Orientierungen, Alter, Familienstand oder Behinderungen.
Wir ermutigen Sie, uns mitzuteilen, ob Sie besondere Unterstützung oder Anpassungen benötigen, um ein reibungsloses Vorstellungsgespräch zu gewährleisten. Schwerbehinderte Bewerber mit gleichen Qualifikationen werden bevorzugt berücksichtigt.
Staff Data Analyst - AdTech in Berlin Arbeitgeber: Delivery Hero
Als Arbeitgeber in Berlin bietet Delivery Hero eine dynamische und unterstützende Arbeitsumgebung, die auf Innovation und Teamarbeit setzt. Mit einem hybriden Arbeitsmodell, umfangreichen Weiterbildungsmöglichkeiten und einem starken Fokus auf das Wohlbefinden der Mitarbeiter, einschließlich Gesundheitschecks und Fitnessangeboten, fördern wir nicht nur berufliches Wachstum, sondern auch eine ausgewogene Work-Life-Balance. Unsere vielfältige und inklusive Unternehmenskultur sorgt dafür, dass jeder Mitarbeiter geschätzt wird und die Möglichkeit hat, seine Ideen einzubringen und zu wachsen.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Staff Data Analyst - AdTech 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 Delivery Hero 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 Data Analyst - AdTech 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 Staff Data Analyst - AdTech bei Delivery Hero gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Delivery Hero 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 Delivery Hero entscheidend sein!
