Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und pflege Datenpipelines und statistische Modelle für spannende Blockchain-Projekte.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen im Bereich Blockchain und Web3 mit dynamischer Kultur.
- Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, Gesundheitsleistungen, Homeoffice und Elternzeit.
- Weitere Informationen: Vielseitige Rolle mit großartigen Entwicklungsmöglichkeiten in einem schnell wachsenden Bereich.
- Warum dieser Job: Sei Teil der Zukunft der Datenanalyse und gestalte die Blockchain-Welt aktiv mit.
- Qualifikationen: Erfahrung mit modernen Daten-Tools und starke analytische Fähigkeiten.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Wir suchen einen vielseitigen Datenprofi, der starke analytische und datenwissenschaftliche Fähigkeiten mit den Ingenieursfähigkeiten kombiniert, um die Infrastruktur hinter diesen Analysen aufzubauen und zu pflegen. Dies ist eine hybride Rolle, die perfekt für jemanden ist, der sowohl Erkenntnisse entdecken als auch skalierbare Systeme aufbauen möchte, um diese bereitzustellen. Sie werden über den gesamten Datenstapel hinweg arbeiten – von der Pipeline-Entwicklung bis hin zur statistischen Modellierung.
Verantwortlichkeiten
- Datenpipelines aufbauen und pflegen, die sowohl ad-hoc Analysen als auch Produktions-Dashboards unterstützen
- Statistische Modelle und datenwissenschaftliche Lösungen entwickeln und gleichzeitig die Infrastruktur implementieren, um sie bereitzustellen
- Selbstbedienungs-Analysetools und Datensätze erstellen, die Stakeholder in der gesamten Organisation befähigen
- Experimente entwerfen und statistische Analysen durchführen, um Produkt- und Marketinginitiativen zu messen
- Datenmodelle in unserem Warehouse erstellen, die analytische Flexibilität mit Leistung ausbalancieren
- Direkt mit Produkt-, Marketing- und Führungsteams zusammenarbeiten, um Chancen zu identifizieren und Auswirkungen zu messen
- Den gesamten Lebenszyklus von Datenprodukten besitzen – von der ersten Erkundung bis zur Produktionsbereitstellung
Anforderungen: Kerntechnische Fähigkeiten
- Starke Erfahrung mit modernen Datenstapel-Tools (z.B. dbt, Airflow/Dagster, Snowflake, BigQuery, Redshift oder ähnlich)
- Nachgewiesene Fähigkeit, ETL-Pipelines und Datenbankarchitekturen zu entwerfen und zu verwalten
- Fortgeschrittene SQL-Kenntnisse und hohe Kompetenz in Python für Datenanalyse und -engineering
- Verständnis der Prinzipien des Datenmodellierens (Kimball, Data Vault oder ähnlich)
- Erfahrung mit Cloud-Datenplattformen (AWS, GCP oder Azure)
Anforderungen: Analytische & Datenwissenschaftliche Expertise
- Starke Fähigkeiten in der statistischen Analyse mit praktischer Erfahrung im Umgang mit dem Python-Datenwissenschafts-Stack (pandas, NumPy, scikit-learn)
- Erfahrung mit A/B-Tests, kausaler Inferenz und experimentellem Design
- Fähigkeit, komplexe Ergebnisse an nicht-technische Stakeholder zu kommunizieren
- Erfolgsbilanz bei der Nutzung von Daten zur Beeinflussung der Geschäftsstrategie
Anforderungen: Blockchain & Web3 Erfahrung
- Praktische Erfahrung mit der Extraktion, Transformation und Analyse von Blockchain-Daten
- Verständnis von EVM-Konzepten (Transaktionen, Ereignisse, Smart Contracts) und/oder nicht-EVM-Ökosystemen
- Fähigkeit, mit On-Chain-Daten zu arbeiten, um umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen
Bonuspunkte
- Erfahrung mit Marketinganalysen und Attributionsmodellen
- Vertrautheit mit Daten von Anbietern wie Dune, Arkham, GoldSky, Flipside oder ähnlich
- Frühere Erfahrungen in Datenrollen innerhalb von Blockchain/Web3-Organisationen
- Erfahrung mit Datenvisualisierungstools (Tableau, Looker oder ähnlich)
Diese Position ist ideal für jemanden, der…
- Begeistert ist von sowohl dem Aufbau robuster Dateninfrastrukturen als auch dem Entdecken von Erkenntnissen
- Eigentum über die gesamte Datenwertschöpfungskette wünscht
- In Umgebungen gedeiht, in denen er mehrere Hüte tragen kann
- Wert darauf legt, ihre Analysen bis zur Produktionsauswirkung zu sehen
Vorteile
- Wettbewerbsfähiges Gehalt
- Krankenversicherung (nur USA)
- 401(k) (nur USA)
- Remote-Arbeitsumgebung
- Mutterschafts-/Vaterschaftsurlaub
Analytics Manager - Blockchain & Web3 Arbeitgeber: Dormont Manufacturing Co
Dormont Manufacturing Co ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern in Genf die Möglichkeit bietet, an der Weiterentwicklung der SonarQube-Plattform zu arbeiten. Mit einer flexiblen Arbeitsweise, die sowohl Büro- als auch Remote-Tage umfasst, fördert das Unternehmen eine Kultur der Vielfalt und des kontinuierlichen Lernens, während es gleichzeitig spannende Wachstumschancen in einem dynamischen Umfeld bietet.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Analytics Manager - Blockchain & Web3 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 Dormont Manufacturing Co 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 Analytics Manager - Blockchain & Web3 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 Analytics Manager - Blockchain & Web3 bei Dormont Manufacturing Co gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Dormont Manufacturing Co 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 Dormont Manufacturing Co entscheidend sein!
