Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle aussagekräftige Reports und Dashboards für datengetriebene Entscheidungen.
- Unternehmen: Europace, ein führendes FinTech mit innovativer Kultur.
- Vorteile: Flexibles Arbeiten, persönliche Entwicklung und ein kreatives Arbeitsumfeld.
- Weitere Informationen: Wachstumsmöglichkeiten und ein unterstützendes Team warten auf dich.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Finanztechnologie und arbeite mit einem dynamischen Team.
- Qualifikationen: Erfahrung in Data Analytics, starke SQL- und Python-Kenntnisse.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 43200 - 72000 € pro Jahr.
Wer sind wir - Europace als Fintech & Data-getriebene Produkt Company. Wir verwenden die weibliche Form von geschlechtsspezifischen Bezeichnungen und meinen damit jeweils alle Geschlechter. Europace ist als Marktführer für Finanzierungstechnologie in Deutschland ein FinTech der ersten Stunde, gegründet 1999 in Berlin und heute Tochter der Hypoport SE. Jedes unserer Produkte, von Plattform bis App, ist dafür gemacht, Menschen schneller, einfacher und maximal selbstbestimmt finanzielle Entscheidungen treffen zu lassen, ob Baufinanzierung oder Ratenkredit. Europace-Technologie bewegt ganze Märkte. Sie macht Banken zukunftsfähig und Finanzvertriebe zu digitalen Vordenkern.
Diese Rolle ist darauf fokussiert, Banken im Vertrieb der Baufinanzierung zu stärken und eine datengetriebene Produktentwicklung zu ermöglichen. Wir haben einen reichen Datenschatz, der genutzt werden möchte.
Deine Aufgaben im Bereich Data Analytics:
- Du entwickelst aussagekräftige Reports, Kennzahlensysteme und Dashboards, die von Produkt, Vertrieb und Management intuitiv genutzt werden können.
- Du führst explorative und zielgerichtete Analysen durch, erklärst KPI-Entwicklungen (z. B. Conversion, Time-to-Sale) und leitest konkrete Handlungsempfehlungen für Teams und Führungskräfte ab.
- Du dokumentierst Datenmodelle, Messlogiken und KPIs so, dass Kolleginnen ohne tiefes Datenwissen sicher damit arbeiten können.
- Du erkennst Abhängigkeiten und arbeitest eng mit Product, Business sowie Engineering zusammen, um Datenanforderungen sauber zu übersetzen und umzusetzen.
- Du arbeitest dich in unsere Datenmodelle ein, nutzt SQL, um dich selbst mit Daten zu versorgen – und übernimmst kleinere Modellierungs- und Transformationstätigkeiten (z. B. mittels dbt).
- Du steuerst deine Themen selbstständig, priorisierst sinnvoll und bringst Datenprojekte von der Idee bis zur Umsetzung.
Deine fachliche Erfahrung & Kompetenzen im Analytics-Umfeld:
- Mehrere Jahre im Data Analytics- oder Business Intelligence-Umfeld - idealerweise in produkt- oder businessnahen Teams.
- Du beherrschst deskriptive Statistik und kannst KPIs so einordnen, dass daraus echte Entscheidungen entstehen.
- Starke SQL-Skills, Erfahrung mit Tools wie Python sowie modernen BI-/Dashboardtools (z. B. Superset).
- Erste Berührungspunkte mit Datenmodellierung oder dbt sind ein großes Plus, in den Rest wächst du bei uns rein.
- Du kannst komplexe Sachverhalte verständlich vermitteln und stellst die richtigen Fragen.
- Strukturiert, neugierig, eigenverantwortlich – und mit Spaß daran, Daten in Impact zu verwandeln.
Unsere Benefits:
- You Create: Werde Experte in deinen Rollen, bringe eigene Ideen ein und treibe Projekte eigenständig voran - gegenseitige Weiterentwicklung bildet bei uns die Basis.
- New Work in Berlin: Smartoffice mit einem besonderen New Work-Konzept, Remote-Work oder Selbstorganisation - Gestalte dein perfektes Umfeld!
- Teamplay: Bei uns prägen die Menschen das Unternehmen - nicht umgekehrt. Wir schaffen Freiräume für Wachstum, die jedes Team mit Initiative und Eigenverantwortung füllen kann.
- Selbstorganisation: Bei uns gibt es weder ein Micro-Management noch klassische Hierarchien - wir arbeiten eigenverantwortlich und ergebnisorientiert.
- Cross-Functional: Business Analysten, Developer, Data Scientists, UX-Designer und Key Account Manager arbeiten an der Anwendung bei uns auf Augenhöhe.
- Grow with us: Trainings, Wissenstage, Explorations-Days, Peer-Feedbacks & individuelle Entwicklungsprogramme.
Bei Fragen wende dich an: Johanna Siepmann, Recruiterin, +49 151 58247438
Senior Data Analyst / Data Analytics Enigneer (Python, SQL) – Remote (w/m/d) Arbeitgeber: EUROPACE AG
Europace ist ein hervorragender Arbeitgeber, der eine inklusive und vielfältige Arbeitsumgebung bietet, in der Teamarbeit und individuelle Perspektiven geschätzt werden. Mit flexiblen Arbeitszeitmodellen, einschließlich Teilzeitoptionen, und einem starken Fokus auf Mitarbeiterentwicklung und -wohlbefinden, ermöglicht das Unternehmen seinen Mitarbeitern, ihre Karriereziele in einem dynamischen und innovativen Umfeld zu erreichen. Die Möglichkeit, an zukunftsweisenden Technologien im FinTech-Sektor zu arbeiten, macht die Position als AI Engineer besonders attraktiv.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Senior Data Analyst / Data Analytics Enigneer (Python, SQL) – Remote (w/m/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 EUROPACE AG 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 / Data Analytics Enigneer (Python, SQL) – Remote (w/m/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 Senior Data Analyst / Data Analytics Enigneer (Python, SQL) – Remote (w/m/d) bei EUROPACE AG gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei EUROPACE AG 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 EUROPACE AG entscheidend sein!
