Auf einen Blick
- Aufgaben: Analysiere Daten, um datengestützte Entscheidungen im Banking-Bereich zu treffen.
- Unternehmen: Führendes FinTech-Unternehmen mit innovativer Kultur.
- Vorteile: Karrierewachstum, flexible Arbeitszeiten und Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Werde Teil einer dynamischen Community von Analysten und Entwicklern.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft des Bankings mit datengetriebenen Insights.
- Qualifikationen: 3+ Jahre Erfahrung in Produkt- oder Analysebereichen, SQL und Python/R Kenntnisse.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 55000 - 70000 € pro Jahr.
Wir suchen einen organisierten und selbstmotivierten Data Analysten, der in unserem Banking Foundations (Customer Risk Lifecycle) Team arbeitet, um die Entwicklung eines der weltweit führenden FinTech-Produkte mitzugestalten.
Als Data Analyst werden Sie unser Produkt- und Geschäftsfeld (CRL - einschließlich Fokus auf die AFC Operations-Funktion) im Bereich Banking Foundations unterstützen, um datengestützte Entscheidungen zu treffen. Sie werden die Effektivität der Initiativen Ihrer Produktteams überwachen, messen und analysieren sowie die Strategie Ihres Geschäftsfeldes vorantreiben. Ihr Ziel ist es, eine datenorientierte Denkweise zu etablieren und eine Kultur des kontinuierlichen Lernens und der Verbesserung zu fördern. Sie arbeiten in einem funktionsübergreifenden Setup und stehen in engem Kontakt mit anderen Analysten, Ingenieuren, Designern und Produktmanagern.
In dieser Rolle werden Sie:
- Die richtigen Ziele setzen: Klare und messbare Ziele basierend auf dem Umfang von Initiativen entwickeln. Unsere Gesamtprognose- und Zielsetzungsfähigkeiten verbessern.
- Stakeholder betreuen: Eine interne Anlaufstelle für Ihre Teams bei datenbezogenen Fragen sein.
- Initiativen bewerten: Produktversuche und Testinitiativen unterstützen; Testpläne entwerfen, funktionsübergreifende Abstimmungen erhalten, robuste Analysen durchführen und umsetzbare Erkenntnisse liefern. Diese Erkenntnisse durch klare Dokumentation und prägnante, empathische Kommunikation teilen.
- Zur Selbstbedienungs-Datenplattform beitragen: Die richtigen Analysegrundlagen aufbauen, indem Sie mit technischen Kollegen zusammenarbeiten, damit unsere Produktteams mit Daten interagieren und die richtigen Erkenntnisse selbst gewinnen können.
- Überwachungswerkzeuge bereitstellen: Die Dashboards erstellen, die Ihr Team jede Woche betrachtet, um sicherzustellen, dass sie unsere Unternehmens-OKRs beeinflussen.
- Die Datenkompetenz der Organisation verbessern: Teams schulen, um unabhängig beim Datenzugriff zu werden, und funktionale Schulungen sowie teamweite Workshops durchführen, um eine datengestützte Kultur zu fördern.
- Teil unserer Daten-Community sein: Mit einer breiten Palette von Analytikteams bei N26 zusammenarbeiten, um gemeinsame Plattformen, Erkenntnisse und Innovationen zu nutzen.
Sie unterstützen einige der folgenden Produkt- und Geschäftsteaminitiativen (nicht beschränkt auf):
- Ihr Team bei der Entdeckung neuer Produktideen unterstützen, Benutzerfriktionen und Geschäftsmöglichkeiten identifizieren.
- Die kontinuierlichen Releases Ihres Teams bewerten und sicherstellen, dass sie die Geschäftsziele durch experimentelle oder beobachtende Methoden erreichen.
- Mit UX-Forschern zusammenarbeiten, um qualitative und quantitative Forschung für bessere Produkt-Hypothesen zu kombinieren.
- Sicherstellen, dass während der Produktentwicklung alle für die zukünftige Bewertung benötigten Daten erfasst werden, indem Tracking-Events eingerichtet oder als Teil des Backend-Services implementiert werden.
- Die quantitative Analyse in Ihrem Segment vorantreiben und für die Erkenntnisse und Geschäftsentwicklung im Team verantwortlich sein.
Was Sie benötigen, um erfolgreich zu sein:
Hintergrund: 3+ Jahre Erfahrung im Produkt- oder Analytics-Bereich.
Fähigkeiten:
- Starkes Verständnis statistischer Methoden, die bei der Analyse von experimentellen und beobachtenden Daten verwendet werden.
- Sehr erfahren in SQL und Python/R für Analysen.
- Erfahrung mit einem oder mehreren gängigen Datenvisualisierungstools (Tableau, Metabase, Looker, Superset usw.).
- Gute Präsentations- und Kommunikationsfähigkeiten.
- Erfahrung in schnell wachsenden Startups, die Themen wie Betrug oder AFC verwalten, wäre von Vorteil.
- Erfahrung in quantitativer Forschung wäre von Vorteil.
- Erfahrung im Fintech-Bereich wäre von Vorteil.
Was Sie davon haben:
Beschleunigen Sie Ihr Karrierewachstum.
Data analyst - Customer Risk Lifecycle Arbeitgeber: EngineersOfAI
N26 ist ein herausragender Arbeitgeber, der Ihnen die Möglichkeit bietet, in einem dynamischen und innovativen Umfeld zu arbeiten. Als Manager für Banking Compliance tragen Sie nicht nur zur Entwicklung eines robusten Compliance-Management-Systems bei, sondern profitieren auch von einem umfangreichen Personalentwicklungsbudget, flexiblen Arbeitsmodellen und einem freundlichen Team aus vielfältigen Hintergründen. Mit einem hohen Maß an Autonomie und Zugang zu modernster Technologie können Sie Ihre Karriere in einem der spannendsten disruptiven Unternehmen Europas beschleunigen.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Data analyst - Customer Risk Lifecycle erhalten könntest
✨Schau dir aktuelle Stellenmessen an!
In der Bankenbranche gibt's regelmäßig Karriere-Events und Messen. Nimm die Chance wahr, um direkt mit Unternehmen in Kontakt zu treten, die potenziell nach neuen Talenten wie dir suchen. So kannst du einen persönlichen Eindruck hinterlassen und dich vom Rest der Bewerber abheben!
✨Nutze Fachnetzwerke in der Finanzwelt
Schau dir spezielle Plattformen oder Gruppen an, die sich auf die Finanz- und Bankenbranche konzentrieren. Communities wie Xing oder relevante LinkedIn-Gruppen bieten oft Stellenangebote oder interne Empfehlungen an, die nicht auf den großen Jobbörsen zu finden sind.
✨Informiere dich über aktuelle Trends
Das Bankwesen verändert sich ständig, vor allem mit dem Aufkommen von FinTechs. Halte dich über neue Technologien und Trends auf dem Laufenden, damit du in Gesprächen mit Recruitern glänzen kannst. Es zeigt Leidenschaft und Engagement für das Feld!
✨Bewirb dich direkt über unsere Website
Hier bei StudySmarter haben wir viele wertvolle Ressourcen und Jobangebote im Bankwesen. Schau regelmäßig vorbei und bewirb dich direkt über unsere Plattform. So hast du die beste Chance auf den Job deiner Träume und bist immer auf dem neuesten Stand!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Data analyst - Customer Risk Lifecycle mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Hebe deine Qualifikationen hervor:Im Bankwesen sind quantitative Fähigkeiten und relevante Abschlüsse von großer Bedeutung. Stelle sicher, dass du deinen Hochschulabschluss in Wirtschaft, Finanzen oder einem ähnlichen Bereich klar und ansprechend in deinem Lebenslauf präsentierst. Eventuelle Zertifikate wie CFA oder Bankwesen-spezifische Schulungen können ebenfalls einen großen Pluspunkt darstellen!
Verwende konkrete Erfolge:Wenn du bereits Erfahrung im Bankbereich hast, zögere nicht, konkrete Ergebnisse in deinem Lebenslauf zu kommunizieren. Zeige, wie du zum Beispiel die Effizienz eines bestimmten Prozesses steigern oder zur Gewinnmaximierung deines vorherigen Unternehmens beitragen konntest. Zahlen sagen mehr als Worte!
Motivation klar kommunizieren:Da dies eine Vollzeitstelle ist, solltest du in deinem Bewerbungsschreiben deutlich machen, warum du gerade bei EngineersOfAI arbeiten möchtest. Erkläre, was dich an der Bank und der Position als Data analyst - Customer Risk Lifecycle besonders interessiert und wie deine Ziele mit denen des Unternehmens übereinstimmen.
Netzwerk und Verbände nutzen:Im Bankwesen ist es oft hilfreich, Netzwerke zu nutzen. Erwähne in deinem Bewerbungsschreiben etwaige Verbindungen zu Branchenverbänden oder spezielle Netzwerke, zu denen du gehörst. Das zeigt nicht nur dein Engagement, sondern kann dir auch einen Vorteil verschaffen. Wenn du Begeisterung für den Sektor zeigen kannst, finden wir das super!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei EngineersOfAI vorbereitet
✨Verstehe die Finanzinstrumente
Im Bankenbereich ist es super wichtig, ein gutes Verständnis für verschiedene Finanzinstrumente wie Aktien, Anleihen und Derivate zu haben. Bereite dich darauf vor, technische Fragen über deren Funktionsweise sowie die aktuellen Markttrends bei EngineersOfAI zu beantworten.
✨Analytische Fähigkeiten zeigen
Stelle sicher, dass du deine analytischen Fähigkeiten durch konkrete Beispiele demonstrieren kannst. Bereite dich auf Fallstudien vor, die typischerweise in Interviews im Bankenbereich vorkommen. Zeige, wie du vergangene Probleme gelöst hast und welche Tools du dabei verwendet hast.
✨Erstelle ein starkes Portfolio
Auch wenn es sich um eine Vollzeitstelle handelt, kann ein Portfolio von Projekten oder Erfahrungen im Finanzbereich sehr hilfreich sein. Zeige deine theoretischen Kenntnisse und praktischen Erfahrungen, um zu zeigen, was du für EngineersOfAI leisten kannst.
✨Soft Skills im Fokus
Vergiss nicht, auch über deine Soft Skills zu sprechen! Teamarbeit und Kommunikationsfähigkeit sind im Bankenwesen unerlässlich. Bereite Anekdoten vor, die zeigen, wie du im Team gearbeitet hast oder schwierige Situationen mit Kunden gemeistert hast.
