Auf einen Blick
- Aufgaben: Analysiere Zahlungsdaten und entwickle Reports für unser Payment-Team.
- Unternehmen: Innovativer Full-Service-Payment-Provider mit globalem Netzwerk.
- Vorteile: Home Office, Weiterbildungsmöglichkeiten und attraktive Mitarbeiterrabatte.
- Weitere Informationen: Hybrides Arbeiten in einem dynamischen und unterstützenden Umfeld.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft des Payments und arbeite an spannenden Projekten.
- Qualifikationen: Abgeschlossenes Studium und 2-3 Jahre Erfahrung als Data Analyst.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 45000 - 55000 € pro Jahr.
Als Data Analyst Payment (m/w/d) bist du Teil unseres Acquiring Teams und sorgst dafür, dass datenbasierte Entscheidungen auf einer verlässlichen und transparenten Grundlage getroffen werden. Du schaffst Klarheit in komplexen Zusammenhängen, machst Geschäftsentwicklungen messbar und unterstützt dabei, die wirtschaftliche Performance unseres Payment-Portfolios nachhaltig zu steigern. In enger Zusammenarbeit mit verschiedenen Fachbereichen entwickelst du ein tiefes Verständnis für unsere Kennzahlen und trägst dazu bei, Erkenntnisse in konkrete Handlungsempfehlungen zu übersetzen.
Dein Gestaltungsspielraum:
- Reporting & Dashboarding: Du entwickelst, pflegst und automatisierst Reports sowie Dashboards für relevante Payment-KPIs.
- Datenanalyse: Du analysierst und interpretierst Zahlungsdaten entlang der gesamten Payment Journey und leitest daraus Handlungsempfehlungen ab.
- Optimierungspotenziale: Du identifizierst Trends, Auffälligkeiten und Verbesserungsmöglichkeiten hinsichtlich Conversion, Kosten und Payment Performance.
- Pricing-Unterstützung: Du unterstützt bei Preis- und Kalkulationsmodellen im Acquiring-Umfeld und schaffst datenbasierte Entscheidungsgrundlagen.
- Stakeholder Management: Du arbeitest eng mit verschiedenen Fachbereichen zusammen und unterstützt diese mit fundierten Analysen.
Dein Know-How:
- Ausbildung: Du hast ein abgeschlossenes Studium der Wirtschaftsinformatik, Informatik, Mathematik, Statistik, BWL oder eines vergleichbaren Studiengangs.
- Berufserfahrung: Du bringst mindestens 2 bis 3 Jahre Erfahrung als Data Analyst, Business Analyst oder in einer vergleichbaren analytischen Rolle mit. Idealerweise konntest du bereits Erfahrung im Payment-, FinTech- oder E-Commerce-Umfeld sammeln.
- Datenkompetenz: Du verfügst über sehr gute SQL-Kenntnisse sowie Erfahrung mit Datenbanken, Data Warehouses und statistischen Analysen.
- BI- & KI-Kenntnisse: Du hast Erfahrung mit BI-Tools wie Power BI sowie mit modernen KI-Tools zur Analyse und Aufbereitung von Daten.
- Persönlichkeit & Kommunikation: Du zeichnest dich durch hohe Eigenmotivation, analytisches Denkvermögen sowie eine strukturierte Arbeitsweise aus und kommunizierst sicher auf Deutsch und Englisch.
Unsere Werte One Team, Innovation & Transformation, Ownership, Entrepreneurship und Empowerment spiegeln auch deine Haltung wider? Dann bist du bei uns genau richtig!
Hybrides Arbeiten: Bei epay erhältst du die Möglichkeit, in einem global agierenden Unternehmen zu arbeiten – mit zwei Tage/Woche Home Office.
Kultur: Unsere Kultur entsteht dort, wo Menschen offen kommunizieren, sich gegenseitig stärken und gemeinsam Verantwortung übernehmen. Von Kommunikation und Feedback über Führung bis hin zum Umgang mit Fehlern – dafür steht unser tägliches Miteinander.
Persönliche Entwicklung: Durch regelmäßige Mitarbeitergespräche & individuelle Personalentwicklungsmaßnahmen fördern wir deine persönliche sowie berufliche Entwicklung. Unsere europaweite epay Academy bietet ein sehr großes Weiterbildungsangebot an – da ist für jeden etwas dabei.
Benefits ab dem ersten Tag: Du hast Zugriff auf unsere Corporate Benefits-Plattform. Außerdem bezuschussen wir dein DeutschlandTicket sowie deine EGYM WellPass-Mitgliedschaft.
Benefits nach der Probezeit: Neben zahlreichen Mitarbeiterrabatten erhältst du Zugang zum Employee Benefit Club, der dir einen monatlichen Shopping-Gutschein im Wert von 50 € bietet. Außerdem kannst du mit EuroRad ein Fahrrad über die Firma leasen.
epay: Wir bieten als unabhängiger Full-Service-Payment-Provider unseren globalen Partner*innen mit nur einer Schnittstelle eine Plattform, die es ermöglicht, in der sich stetig ändernden Payment Journey jederzeit völlig flexibel zu bleiben. Unser Vertriebsnetz ist eines der am schnellsten wachsenden Netzwerke mit hunderten innovativen Partner*innen in zahlreichen Ländern. So verbinden wir Handel, Marken und Kundschaft mit skalierbaren Gift-Card-, Prepaid-, Payment-, Issuing-, Acquiring- und Incentive-Lösungen über alle Kanäle und Grenzen hinweg. Wir sind die Digital Payment Unit der Euronet Worldwide, Inc. (NASDAQ: EEFT). Let’s drive the payment journey of the future together!
Data Analyst Payment (m/w/d) Arbeitgeber: Epay Worldwide
epay ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern nicht nur ein dynamisches und unterstützendes Arbeitsumfeld bietet, sondern auch zahlreiche Möglichkeiten zur persönlichen und beruflichen Weiterentwicklung. Mit einem hybriden Arbeitsmodell, das zwei Tage Home Office pro Woche ermöglicht, und einer offenen Unternehmenskultur, die Teamarbeit und Eigenverantwortung fördert, sind wir bestrebt, eine positive Work-Life-Balance zu schaffen. Unsere umfangreichen Benefits, einschließlich Zuschüssen für das DeutschlandTicket und Zugang zu einer breiten Palette von Weiterbildungsmöglichkeiten über die epay Academy, machen uns zu einem attraktiven Arbeitgeber für alle, die in einem global agierenden Unternehmen arbeiten möchten.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Data Analyst Payment (m/w/d) 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 Epay Worldwide 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 Payment (m/w/d) 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 Payment (m/w/d) bei Epay Worldwide gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Epay Worldwide 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 Epay Worldwide entscheidend sein!
