Auf einen Blick
- Aufgaben: Analysiere Finanzdaten und erstelle intuitive Dashboards für Stakeholder.
- Unternehmen: Emma – Das Schlafunternehmen mit internationalem Team und innovativer Kultur.
- Vorteile: Rabatte auf Produkte, internationale Zusammenarbeit und ein tierfreundliches Arbeitsumfeld.
- Weitere Informationen: Wachstumsmöglichkeiten und ein inklusives Arbeitsumfeld.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Schlafindustrie und arbeite an spannenden Projekten.
- Qualifikationen: Abschluss in einem quantitativen Fach und Erfahrung in Datenanalyse oder -engineering.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 55000 - 70000 € pro Jahr.
Bereit, die Schlafindustrie zu führen, zu stören und neu zu erfinden? Wir sind Emma – Das Schlafunternehmen. Gegründet im Jahr 2015, sind wir zur größten Direct-to-Consumer (D2C) Schlafmarke der Welt gewachsen, mit einer Präsenz in über 35 Märkten und mehr als 15 Einzelhandelsgeschäften in Europa. Unsere Mission ist einfach: Schlafkomfortprodukte zu entwickeln, die unseren Kunden helfen, jeden Tag ihr Bestes zu geben. Heute vertrauen Millionen auf unsere Produkte, die von führenden Verbraucherverbänden weltweit empfohlen werden.
Was Sie tun werden:
- Eng mit dem Finanzteam, Ingenieuren und Geschäftspartnern zusammenarbeiten, um unklare Fragen in klare analytische Ergebnisse zu übersetzen.
- Daten (hauptsächlich finanziell) analysieren, Erkenntnisse generieren und Dashboards erstellen, die diese klar und intuitiv an die Stakeholder vermitteln.
- Produktionsfähigen SQL und Python schreiben, um Analyse-Workflows und wiederverwendbare analytische Werkzeuge zu unterstützen.
- Skalierbare Datenmodelle mit dbt (oder Paradime) entwerfen, erstellen, dokumentieren und pflegen, um die Finanz- und bereichsübergreifenden Reporting-Bedürfnisse zu unterstützen.
- Datenbeschaffung, -bereinigung, -transformation und -bereitstellung automatisieren, um sicherzustellen, dass Daten zuverlässig für Analysen verfügbar sind.
- Zur Datenqualität, Tests, Dokumentation und Engineering-Standards im gesamten Analyse-Stack beitragen.
- Junior-Teammitglieder in SQL, Modellierungsbest Practices und analytischer Strenge betreuen.
- Mit einer talentierten Gruppe von Dateningenieuren, Analysten und Wissenschaftlern zusammenarbeiten und von deren vielfältiger Erfahrung und Fähigkeiten lernen.
Wer wir suchen:
- Abschluss (Bachelor/Master/PhD) in Wirtschaft, Informatik, Datenwissenschaft, Mathematik, Wirtschaftsinformatik oder einem verwandten quantitativen Bereich. Zusätzliche Zertifizierungen sind von Vorteil (z.B. CFA).
- Nachgewiesene Erfahrung in der Analyse oder Analyse-Engineering, idealerweise im Finanz-, Fintech- oder kommerziellen Kontext. Erfahrung in der Datenwissenschaft ist von Vorteil.
- Exzellente Programmierkenntnisse in SQL und Python.
- Vertrautheit mit Versionskontrolle (Git).
- Praktische Erfahrung mit dbt (oder Paradime) und ein solides Verständnis von Datenlagerkonzepten und ETL-Best Practices.
- Erfahrung mit modernen Cloud-Datenlagern (z.B. Redshift) ist von Vorteil.
- Starke Erfahrung mit mindestens einem großen BI-/Visualisierungstool — Tableau, Power BI oder gleichwertig.
- Starke quantitative und analytische Denkfähigkeiten.
- Klare schriftliche und mündliche Kommunikation; in der Lage, technische Konzepte nicht-technischen Stakeholdern zu erklären.
- Kollaborative, teamorientierte Denkweise.
Was wir anbieten:
- Rabatte auf unsere hochwertigen Produkte.
- Die Möglichkeit, mit multinationalen Teams zusammenzuarbeiten.
- Spannende Veranstaltungen, die nicht nur Teambuilding-Übungen sind, sondern Gelegenheiten bieten, epische Erinnerungen zu schaffen.
- Alle Werkzeuge, die Sie benötigen, um von Anfang an zu wachsen und Verantwortung zu übernehmen.
- Haustierfreundliche Umgebung, in der Sie Ihren pelzigen Schreibtischfreund mitbringen können.
Wir sind stolz darauf, ein Arbeitgeber mit Chancengleichheit zu sein und setzen uns für den Aufbau eines integrativen Arbeitsplatzes ein. Wir feiern Vielfalt und berücksichtigen alle qualifizierten Bewerber unabhängig von Rasse, ethnischer Herkunft, Religion oder Glauben, Geschlecht, Geschlechtsidentität oder -ausdruck, sexueller Orientierung, nationaler Herkunft, Behinderung oder Alter.
Senior Data Analyst - Finance Arbeitgeber: Emma - The Sleep Company
Emma - Das Schlafunternehmen bietet eine dynamische und inklusive Arbeitsumgebung, in der Mitarbeiter Verantwortung übernehmen und ihre Ideen von Tag eins an umsetzen können. Mit einem internationalen Team aus über 70 Nationalitäten fördern wir persönliches und berufliches Wachstum durch spannende Projekte und kontinuierlichen Wissensaustausch. Unsere Mitarbeiter profitieren von attraktiven Vergünstigungen, wie Rabatten auf Emma-Produkte und Zugang zu Deutschkursen, während sie an der Mission arbeiten, die Nummer 1 im Schlafbereich zu werden.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Senior Data Analyst - Finance 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 Emma - The Sleep Company 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 - Finance 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 - Finance bei Emma - The Sleep Company gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Emma - The Sleep Company 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 Emma - The Sleep Company entscheidend sein!
