Auf einen Blick
- Aufgaben: Analysiere Daten, um datengestützte Entscheidungen im Bereich Kundenidentität zu treffen.
- Unternehmen: Innovatives Fintech-Unternehmen mit einer dynamischen und kollaborativen Kultur.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, flexible Arbeitszeiten und Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung.
- Weitere Informationen: Tolle Wachstumschancen in einem schnelllebigen Umfeld.
- Warum dieser Job: Werde Teil eines kreativen Teams und forme die Zukunft der Kundenidentität mit Daten.
- Qualifikationen: Mindestens 1 Jahr Erfahrung in Produkt- oder Analysebereichen sowie Kenntnisse in SQL und Python/R.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 56250 - 68750 € pro Jahr.
Über die Gelegenheit: Als Data Analyst werden Sie unsere Produkt- und Geschäftssegmente im Bereich Customer Identity unterstützen, um datengestützte Entscheidungen zu treffen. Sie werden die Effektivität der Initiativen Ihrer Produktteams überwachen, messen und analysieren sowie die Strategie Ihres Geschäftssegments 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.
- 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 selbstständig mit Daten interagieren und die richtigen Erkenntnisse 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 Geschäftsinitiativen (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 Daten, die für zukünftige Bewertungen benötigt werden, 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: 1+ Jahre Erfahrung, idealerweise im Produkt- oder Analysebereich.
- Fähigkeiten: Starkes Verständnis statistischer Methoden, die in der Analyse von experimentellen und beobachtenden Daten verwendet werden.
- Erfahrung mit SQL und Python/R für Analysen.
- Starkes Verständnis von Experimentiermethoden (z.B. A/B-Tests).
- Erfahrung mit einem oder mehreren gängigen Datenvisualisierungstools (Tableau, Metabase, Looker, Superset usw.).
- Gute Präsentations- und Kommunikationsfähigkeiten.
- Erfahrung in schnell wachsenden Startups, die Themen wie Kundenidentität/KYC verwalten, wäre von Vorteil.
- Erfahrung in quantitativer Forschung wäre von Vorteil.
- Erfahrung im Fintech-Bereich wäre von Vorteil.
- Vertrautheit mit LLM-konversationeller BI ist ein Plus.
Junior Data Analyst - Customer Identity 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 Junior Data Analyst - Customer Identity 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 EngineersOfAI 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 Junior Data Analyst - Customer Identity 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 Junior Data Analyst - Customer Identity bei EngineersOfAI gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei EngineersOfAI 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 EngineersOfAI entscheidend sein!
