Auf einen Blick
- Aufgaben: Analysiere Spielerverhalten und optimiere Spielerlebnisse mit Datenanalysen.
- Unternehmen: Kolibri Games, ein innovativer Entwickler von mobilen Spielen in Berlin.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, flexible Arbeitszeiten und ein kreatives Team.
- Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit vielen Lernmöglichkeiten und Karrierechancen.
- Warum dieser Job: Gestalte das Spielerlebnis für Millionen und arbeite an spannenden Projekten.
- Qualifikationen: Mindestens 3 Jahre Erfahrung in der Datenanalyse und SQL-Kenntnisse.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 48600 - 59400 € pro Jahr.
Kolibri Games ist ein in Berlin ansässiger Entwickler von mobilen Spielen, dessen Spiele das Idle-Genre definiert haben und Hunderten von Millionen von Spielern weltweit Unterhaltung bieten.
Aufgaben:
- Partnerschaft mit Produkt- und Spielteams zur Beantwortung komplexer Fragen zu Spielerverhalten, Engagement und Fortschritt
- Durchführung fortgeschrittener SQL-Analysen zur Aufdeckung von Mustern und Treibern hinter Spieleraktionen
- Entwurf und Analyse von Spielersegmentierungen und Verhaltenskohorten
- Entwicklung, Implementierung und Bewertung von A/B-Tests zur Messung der Leistungsfähigkeit von Funktionen, Optimierung der Spielerlebnisse und Unterstützung datengestützter Entscheidungen
- Aufbau und Pflege zuverlässiger, analytikbereiter Datenmodelle mit dbt oder ähnlichen Tools
- Sicherstellung der Datenqualität, Klarheit und Dokumentation wichtiger Datensätze und Metriken
- Beitrag zu Self-Service-Berichterstattung und Visualisierung
- Zusammenarbeit mit funktionsübergreifenden Teams zur Abstimmung von Prioritäten, Einflussnahme auf Roadmap-Entscheidungen und Sicherstellung, dass Analytik das Spielerlebnis prägt
- Zusammenarbeit mit Analysten und dem Team für Dateninfrastruktur zur Verbesserung analytischer Arbeitsabläufe und Standards
Anforderungen:
- 3+ Jahre Erfahrung in der Datenanalyse
- Kenntnisse in SQL und Datenvisualisierungstools
- Erfahrung im Umgang mit komplexen Datensätzen und analytischen Datenmodellen
- Fähigkeit, Daten in klare Erkenntnisse für technische und nicht-technische Zielgruppen zu übersetzen
- Neugier, Eigenverantwortung und Lernbereitschaft für neue Tools und Ansätze
Wünschenswert:
- Erfahrung mit Looker und dbt, Erfahrung mit Python oder R für Datenanalysen, Vertrautheit mit Datenorchestrierungstools wie Airflow, Hintergrund in Spielen, Free-to-Play oder Produktanalytik.
Bedingungen:
Anstellung in Berlin, Deutschland.
Data Analyst Arbeitgeber: Enfint
Perfect.Live ist ein herausragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern die Möglichkeit bietet, in einem dynamischen und internationalen Umfeld zu arbeiten, das auf erstklassigen Service für wohlhabende Kunden ausgerichtet ist. Mit einer stabilen langfristigen Anstellung, wettbewerbsfähigen Gehältern und einem starken Fokus auf Teamarbeit und qualitativ hochwertigen Kundenservice fördert das Unternehmen eine Kultur des Wachstums und der beruflichen Entwicklung, die es den Mitarbeitern ermöglicht, ihre Fähigkeiten kontinuierlich zu erweitern und sich in ihrer Karriere weiterzuentwickeln.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Data Analyst 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 Enfint 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 Data Analyst 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 Data Analyst bei Enfint gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Enfint 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 Enfint entscheidend sein!
