Auf einen Blick
- Aufgaben: Analysiere Daten und unterstütze die Produktentwicklung in einem innovativen Fintech-Umfeld.
- Unternehmen: Ocrolus, ein führendes Unternehmen an der Schnittstelle von KI und Finanzen.
- Vorteile: Remote-Arbeit, Wachstumschancen und eine inklusive Unternehmenskultur.
- Weitere Informationen: Dynamisches Team mit Fokus auf Empathie, Neugier und Eigenverantwortung.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft des Kreditwesens mit modernster Technologie und echten Auswirkungen.
- Qualifikationen: 2-4 Jahre Erfahrung in der Datenanalyse oder als Produktanalyst, starke SQL-Kenntnisse.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Kommt und baut an der Schnittstelle von KI und Fintech. Bei Ocrolus haben wir die Mission, Kreditgebern zu helfen, Arbeitsabläufe mit Vertrauen zu automatisieren – und so zu vereinfachen, wie Finanzinstitute Kreditnehmer bewerten und schnellere, genauere Kreditentscheidungen ermöglichen. Unsere KI-Workflow- und Analyseplattform für Kreditgeber wird in großem Umfang vertraut, verarbeitet jeden Monat fast eine Million Kreditanträge in den Bereichen Kleinunternehmer, Hypotheken und Verbraucherkredite. Durch die Integration modernster Open- und Closed-Source-KI-Modelle mit unserer menschlichen Verifikationsmaschine erfasst Ocrolus Daten aus Finanzdokumenten mit über 99% Genauigkeit. Dank unserer fortschrittlichen Betrugserkennung und umfassenden Cashflow- und Einkommensanalysen erreichen unsere Kunden eine höhere Effizienz im Risikomanagement und bieten einen erweiterten Zugang zu Krediten – was letztendlich ein inklusiveres Finanzsystem schafft.
Vertraut von mehr als 400 Kunden – darunter Branchenführer wie Better Mortgage, Brex, Enova, Nova Credit, PayPal, Plaid, SoFi und Square – steht Ocrolus an der Spitze der KI-Innovation im Fintech-Bereich. Wir suchen einen detailorientierten und technisch versierten Produktanalysten, um die Strategie und Ausführung unserer Kerntechnologieplattform und Dateninfrastrukturprodukte zu unterstützen. Sie werden als analytisches Rückgrat des Teams fungieren, Daten in Erkenntnisse umwandeln, die Plattformgesundheit verfolgen und bessere Produktentscheidungen durch rigorose Messung und Dokumentation ermöglichen.
Was Sie tun werden:
- Analytik & Erkenntnisse: Eigenverantwortliche Sammlung, Analyse und Berichterstattung über wichtige Plattformmetriken, einschließlich Systemverfügbarkeit, API-Latenz, Häufigkeit der Entwicklerbereitstellungen und Datenqualitätsbewertungen. Dashboards erstellen und pflegen, um die Plattformgesundheit und Adoptionstrends zu verfolgen.
- Produktunterstützung & Dokumentation: Unterstützung des PM beim Schreiben und Pflegen von PRDs, Epics, User Stories und Akzeptanzkriterien. Durchführung von Recherchen und Wettbewerbsanalysen zur Information von Roadmap-Entscheidungen.
- Stakeholder-Recherche: Feedback von internen Plattformnutzern wie Anwendungsentwicklern, Datenanalysten und anderen PMs sammeln und synthetisieren, um Reibungspunkte und unerfüllte Bedürfnisse zu identifizieren.
- Daten- & Plattformoperationen: Überwachung der Gesundheit der Datenpipeline und Kennzeichnung von Problemen in den Bereichen Ingestion, Transformation und Lieferung.
- Ausführungsunterstützung: Verfolgen des Sprintfortschritts, Verwalten des Produkt-Backlogs unter der Leitung des PM und Kennzeichnung von Risiken oder Blockaden.
Was Sie mitbringen:
- 2–4 Jahre Erfahrung in einer Rolle als Produktanalyst, Datenanalyst, Business Analyst oder Associate PM, idealerweise in einem technischen oder plattformbasierten Produktumfeld.
- Starke SQL-Kenntnisse, die es Ihnen ermöglichen, komplexe Abfragen gegen Datenlager (Snowflake, BigQuery oder ähnlich) unabhängig zu schreiben.
- Kenntnisse über Konzepte der Dateninfrastruktur: Datenpipelines, APIs, Datenlager und BI-Tools (Tableau, Metabase usw.).
- Vertrautheit mit Cloud- und Microservices-Umgebungen (AWS/GCP/Azure, REST-APIs, Containerisierungskonzepte).
- Klare schriftliche Kommunikation – in der Lage, technische Erkenntnisse in prägnante Zusammenfassungen für Ingenieure und Geschäftspartner zu übersetzen.
Das Leben bei Ocrolus: Wir sind ein Team von Machern, Denkern und Problemlösern, die sich leidenschaftlich für unsere Mission und füreinander einsetzen. Als schnell wachsendes, remote-first Unternehmen bieten wir ein Umfeld, in dem Sie Ihre Fähigkeiten weiterentwickeln, Verantwortung für Ihre Arbeit übernehmen und einen bedeutenden Einfluss ausüben können. Unsere Kultur basiert auf vier Kernwerten:
- Empathie: Verstehen und mit Mitgefühl dienen
- Neugier: Neue Ideen erkunden und den Status quo hinterfragen
- Demut: Zuhören, geerdet sein und offen bleiben
- Eigenverantwortung: Lieben, was Sie tun, hart arbeiten und Exzellenz liefern
Wir freuen uns darauf, gemeinsam die Zukunft des Kreditwesens zu gestalten.
Product Analyst, Tech Platform & Data Arbeitgeber: Dormont Manufacturing Co
Ocrolus ist ein hervorragender Arbeitgeber, der eine dynamische und inklusive Arbeitsumgebung bietet, in der Mitarbeiter ihre Fähigkeiten weiterentwickeln und Verantwortung übernehmen können. Mit einem starken Fokus auf Empathie, Neugier, Demut und Eigenverantwortung fördert das Unternehmen eine Kultur des Wachstums und der Zusammenarbeit, während es an der Spitze der KI- und Fintech-Innovation steht. Die Möglichkeit, in einem schnelllebigen, remote-first Umfeld zu arbeiten, ermöglicht es den Mitarbeitern, einen bedeutenden Einfluss auf die Zukunft des Kreditwesens zu haben.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Product Analyst, Tech Platform & Data erhalten könnten
✨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 Product Analyst, Tech Platform & Data 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 Product Analyst, Tech Platform & Data 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!
