Finde einen Job 
Finde eine Ausbildung 
Top Arbeitgeber 
Top Universitäten 
Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Analysiere Bankdaten und erstelle Insights für bessere Entscheidungen im Team.
- Arbeitgeber: Finanzguru revolutioniert die Finanzwelt mit smarter App-Technologie.
- Mitarbeitervorteile: 100% Homeoffice, attraktive Vergütung und kontinuierliche Entwicklungsmöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Finanzen und arbeite in einem dynamischen, unterstützenden Team.
- Gewünschte Qualifikationen: Mindestens 5 Jahre Erfahrung in Analytics und sehr gute Kenntnisse in Python, SQL und PySpark.
- Andere Informationen: Verhandlungssichere Deutschkenntnisse (C1) sind erforderlich.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 43200 - 84000 € pro Jahr.
People & Talent bei Finanzguru | Personalfachkaufmann IHK
Gemeinsam stellen wir sicher, dass die Bankenanbindung in der Finanzguru-App nahtlos, sicher und stabil funktioniert und dass wir die Transaktionen in intelligente Insights verwandeln. Unser Ziel: Ein reibungsloses Nutzererlebnis, das Vertrauen schafft und die Grundlage für die Optimierung der Finanzen ist. Wenn du Lust hast, mit unseren Daten diese Grundlage aufs nächste Level zu bringen, dann bewirb dich 🙂
Deine Mission
- Du bist verantwortlich dafür, den Erfolg des Finanzguru-Teams im Bereich Banking Quality & Insights gezielt zu verbessern und messbare Ergebnisse zu erzielen.
- Du arbeitest als integraler Bestandteil unseres Produkt-Teams und gehst dabei den Strukturen und Details unserer Bankdaten auf den Grund.
- Du ownst die Logik und Implementierung aller KPIs des Produktteams, inklusive der Performance von verschiedenen Maschine Learning Modellen.
- Du erstellst Data Products (Dashboards, Analysen, Datasets,…), die es allen Teammitgliedern erlaubt, datenbasierte Entscheidungen zu treffen.
- Du bereitest Insights so auf, dass sie für jeden im Unternehmen gut zu verstehen sind.
Deine magischen Kräfte
- Du bringst mindestens 5 Jahre Erfahrung in einem oder mehreren der Bereiche \“Product Analytics, Marketing Analytics, Sales Analytics, Analytics Engineering, Data Science, etc.” mit und hast bereits komplexe Datenprojekte selbständig umgesetzt und dabei messbaren Business Impact generiert.
- Du verfügst über sehr gute Kenntnisse in Python, SQL und PySpark und nutzt diese, um große Datenmengen effizient zu analysieren und zu verarbeiten.
- Du bist in der Lage, effiziente Tabellentransformationen selbst zu erstellen.
- Du identifizierst und quantifizierst proaktiv Potenziale, wie wir Insights aus unseren Transaktionsdaten verbessern können.
- Du bist in der Lage, Ergebnisse aus deinen Analysen Stakeholder-gerecht zu kommunizieren.
- Du kennst dich mit Statistik aus und kannst diese auf reale Geschäftsprobleme anwenden.
- Du verfügst über verhandlungssichere Deutsch-Sprachkenntnisse (min. C1)
Unser Versprechen
- Gestalte mit uns die Zukunft der Finanzwelt – bringe deine Ideen ein und setze neue Standards!
- Lernen und Wachsen – Arbeite mit Expert*innen zusammen und entwickle dich kontinuierlich weiter.
- 100% Homeoffice – arbeite flexibel von dort, wo du am produktivsten bist.
- Attraktive Vergütung & Entwicklungschancen – dein Engagement zahlt sich aus.
- Teamspirit – eine offene und transparente Unternehmenskultur, die Zusammenhalt und Spaß großschreibt.
#J-18808-Ljbffr
Senior Product Data Analyst (w/m/d) Arbeitgeber: Finanzguru
Kontaktperson:
Finanzguru HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Senior Product Data Analyst (w/m/d)
✨Tip Nummer 1
Nutze dein Netzwerk! Sprich mit ehemaligen Kollegen oder Bekannten, die bereits in der Finanzbranche oder im Bereich Datenanalyse tätig sind. Sie können dir wertvolle Einblicke geben und möglicherweise sogar eine Empfehlung aussprechen.
✨Tip Nummer 2
Bereite dich auf technische Interviews vor, indem du deine Kenntnisse in Python, SQL und PySpark auffrischst. Übe das Lösen von Datenproblemen und das Erstellen von Dashboards, um deine Fähigkeiten zu demonstrieren.
✨Tip Nummer 3
Informiere dich über aktuelle Trends und Entwicklungen im Bereich Banking und Fintech. Zeige in Gesprächen, dass du ein tiefes Verständnis für die Branche hast und wie deine analytischen Fähigkeiten zur Verbesserung der Nutzererfahrung beitragen können.
✨Tip Nummer 4
Bereite einige Beispiele für erfolgreiche Projekte vor, an denen du gearbeitet hast. Sei bereit, diese während des Vorstellungsgesprächs zu diskutieren und zu erklären, wie du messbare Ergebnisse erzielt hast.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Senior Product Data Analyst (w/m/d)
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Verstehe die Rolle: Lies die Stellenbeschreibung sorgfältig durch und mache dir Notizen zu den wichtigsten Anforderungen und Verantwortlichkeiten. Überlege, wie deine Erfahrungen und Fähigkeiten mit den Erwartungen des Unternehmens übereinstimmen.
Betone relevante Erfahrungen: Hebe in deinem Lebenslauf und Anschreiben deine mindestens 5-jährige Erfahrung in den Bereichen Product Analytics, Marketing Analytics oder ähnlichem hervor. Zeige konkrete Beispiele für Projekte, bei denen du messbaren Business Impact erzielt hast.
Technische Fähigkeiten hervorheben: Stelle sicher, dass du deine Kenntnisse in Python, SQL und PySpark klar darstellst. Erwähne spezifische Projekte oder Aufgaben, bei denen du diese Technologien verwendet hast, um große Datenmengen zu analysieren und zu verarbeiten.
Kommunikation der Ergebnisse: Zeige in deinem Anschreiben, dass du in der Lage bist, komplexe Datenanalysen verständlich zu kommunizieren. Gib Beispiele, wie du Insights aus deinen Analysen Stakeholder-gerecht aufbereitet hast.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Finanzguru vorbereitest
✨Verstehe die Rolle und das Unternehmen
Informiere dich gründlich über Finanzguru und die spezifischen Anforderungen der Position als (Senior) Product Data Analyst. Verstehe, wie deine Rolle zur Verbesserung der Banking Quality & Insights beiträgt und welche KPIs für das Team wichtig sind.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Denke an konkrete Projekte oder Erfahrungen aus deiner Vergangenheit, die zeigen, wie du komplexe Datenprojekte erfolgreich umgesetzt hast. Sei bereit, diese Beispiele zu erläutern und den messbaren Business Impact zu beschreiben.
✨Demonstriere deine technischen Fähigkeiten
Sei bereit, deine Kenntnisse in Python, SQL und PySpark zu demonstrieren. Möglicherweise wirst du gebeten, technische Fragen zu beantworten oder sogar eine kleine Aufgabe zu lösen, um deine Fähigkeiten zu zeigen.
✨Kommuniziere klar und verständlich
Da du Insights für verschiedene Stakeholder aufbereiten musst, ist es wichtig, dass du während des Interviews klar und verständlich kommunizierst. Übe, komplexe Datenanalysen einfach und prägnant zu erklären, sodass auch Nicht-Analysten folgen können.
