Auf einen Blick
- Aufgaben: Analysiere Daten, um innovative Produktideen zu entwickeln und die Nutzererfahrung zu verbessern.
- Unternehmen: Freenow - ein dynamisches Unternehmen für smarte Mobilitätslösungen.
- Vorteile: Flexible Arbeitszeiten, Sabbaticals, Gesundheitsversicherung und lokale Vorteile.
- Weitere Informationen: Multikulturelles Team mit Fokus auf Vielfalt und Inklusion.
- Warum dieser Job: Gestalte Produkte, die das Leben von Hunderttausenden Nutzern verbessern.
- Qualifikationen: Erfahrung als Datenanalyst, starke analytische Fähigkeiten und Kenntnisse in SQL und Statistik.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 50000 - 70000 € pro Jahr.
Standort: Wir sind flexibel! Kommen Sie zu uns nach Hamburg, Berlin oder Barcelona. Freenow ermöglicht intelligentere Mobilitätsentscheidungen, die es den Menschen ermöglichen, sich frei zu bewegen und Städten zu gedeihen. Wir suchen einen Product Data Analyst (m/w/d), der mit unseren Produktteams zusammenarbeitet, um Daten zu nutzen und ein fehlerfreies Produkterlebnis zu schaffen. Sie werden Teil des Product Data Teams und arbeiten eng mit PMs, Designern, UX-Forschern, Entwicklern und anderen Datenfunktionen zusammen, um neue Produktmöglichkeiten zu entdecken, Hypothesen zu validieren und wertvolle Funktionen für unsere Nutzer zu lancieren.
Seien Sie bereit, in einem multinationalen, vielfältigen, hochmotivierten und kollaborativen Team von leidenschaftlichen Analysten zu arbeiten, die nach Exzellenz streben und Spaß haben möchten. Sind Sie bereit für Ihre nächste Fahrt?
IHRE TÄGLICHEN ABENTEUER WERDEN UMFASSEN:
- Bereitstellung von Fachwissen und Zusammenarbeit mit Stakeholdern zur Generierung neuer Produktideen und Verbesserungen sowie zur Schätzung der potenziellen Auswirkungen geplanter Projekte.
- Kontinuierliche Interaktion mit den Produktteams, um ein Verständnis für die zu lösenden Probleme zu gewinnen, Anforderungen zu sammeln und die besten Ergebnisse zu definieren, die den Geschäftsbedürfnissen entsprechen.
- Vollständige Verantwortung für Ihre Analysen, von der Ideenfindung bis zur Kommunikation der Ergebnisse und Empfehlungen auf allen Ebenen des Unternehmens, einschließlich des oberen Managements und der Priorisierungskomitees.
- Entwicklung und Bewertung von A/B-Testexperimenten oder anderen Analysen zur Messung und Berichterstattung über die Leistung veröffentlichter Funktionen, um sicherzustellen, dass wir die richtigen Änderungen und Funktionen in unseren Apps einführen.
- Enge Zusammenarbeit mit unseren Entwicklern und Dateningenieuren, um Daten zu erstellen und zu erfassen, die mit der Geschäftslogik übereinstimmen und Modellierung und Analyse ermöglichen.
- Einbindung über den gesamten Produktlebenszyklus, um einen datengestützten Prozess zu gewährleisten.
- Einbringen neuer Erkenntnisse und deren Förderung durch Ihre Analysen, Dashboards und gutes Storytelling!
Wir schätzen Ideen über Hierarchien, und es gibt immer einen neuen Weg, den Sie verfolgen können, wenn Ihre Idee überzeugend und gut mit Daten untermauert ist. Sie haben die Möglichkeit, unsere Produkte zu steuern, welche Funktionen entwickelt werden sollen und welche Änderungen vorgenommen werden müssen, um die täglichen Bedürfnisse von Hunderttausenden von Nutzern zu erfüllen.
UM IN DIESER ROLLE ERFOLGREICH ZU SEIN:
- Sie haben eine Neugier in Ihrem Wesen, die Sie motiviert, zu beantworten, WARUM Dinge passiert sind, nicht nur an der Oberfläche zu kratzen, sondern auf fundierte, umsetzbare Ergebnisse abzuzielen.
- Abschluss in Mathematik, Statistik, Wirtschaft, Informatik, Ingenieurwesen oder anderen Bereichen mit stark mathematisch-statistischem Hintergrund.
- 3+ Jahre Erfahrung als Datenanalyst in einer datengestützten Analyseumgebung, vorzugsweise innerhalb von Technologieproduktorganisationen, mit direktem Kontakt zu Stakeholdern.
- Außergewöhnliche analytische Fähigkeiten, laterales Denken und nachgewiesene Erfahrung in der Lösung hochgradig herausfordernder Probleme.
- Sehr gute Kenntnisse in SQL, Datenbanken und statistischen Programmierwerkzeugen (z.B. Python, R), um explorative Analysen durchzuführen, Berichte zu erstellen und ETLs zu pflegen.
- Gutes Verständnis und praktische Erfahrung in der Analyse und Interpretation von A/B-Testresultaten, unterstützt durch statistisches Wissen.
- Erfahrung in der Arbeit mit Datenvisualisierungstools (z.B. Tableau, Qlikview) und Ereignisverfolgung (z.B. Mixpanel, GA, Firebase).
- Sie sind in der Lage, Ergebnisse prägnant und klar an eine Vielzahl von Stakeholdern zu kommunizieren, um datengestützte Entscheidungen zu unterstützen, indem Sie Datenvisualisierung und Storytelling verwenden, und verfügen über ausgezeichnete Englischkenntnisse.
VORTEILE & LEISTUNGEN IM ÜBERBLICK:
- Flexible Arbeitszeiten
- Sabbatical- und Sonderurlaubsrichtlinien
- WeRoad-Partnerschaft
- Geburtstag, 24. + 31. Dezember frei
- Mobilitätsguthaben
- Krankenversicherung
- Programm zur Mitarbeiterunterstützung
- Zusätzliche lokale Vorteile je nach Arbeitsort!
DIVERSITÄT, GLEICHBERECHTIGUNG & INKLUSION:
Freenow ist ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit bietet, und wir berücksichtigen qualifizierte Bewerber unabhängig von Rasse, Religion, nationaler Herkunft, Geschlecht, Geschlechtsidentität, sexueller Orientierung, Behinderung oder Alter. Wir möchten, dass Sie wachsen und sich weiterentwickeln, bringen Sie Ihr wahres Ich zur Arbeit. Freenow ist ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit bietet, und wir berücksichtigen qualifizierte Bewerber unabhängig von ethnischer Herkunft und Nationalität, Geschlechtsidentität, körperlichen und geistigen Fähigkeiten, Religion, sexueller Orientierung, sozialem Hintergrund oder Alter. Wir laden Bewerber nur ein, freiwillig und anonym ihre demografischen Hintergründe zu teilen, um Bereiche zur Verbesserung unseres Einstellungsprozesses zu identifizieren. Ihre Antworten haben keinen Einfluss auf das Ergebnis Ihrer Bewerbung.
Product Data Analyst Arbeitgeber: Freenow by Lyft
Freenow ist ein hervorragender Arbeitgeber, der flexible Arbeitsmöglichkeiten in pulsierenden Städten wie Hamburg, Berlin oder Barcelona bietet. Unsere Unternehmenskultur fördert Vielfalt und Zusammenarbeit in einem motivierten Team, das sich leidenschaftlich für die Entwicklung innovativer Produkte einsetzt. Mit umfangreichen Wachstums- und Weiterbildungsmöglichkeiten sowie attraktiven Zusatzleistungen wie Sabbaticals und Gesundheitsprogrammen schaffen wir eine Umgebung, in der Mitarbeiter ihre Ideen verwirklichen und ihre Karriere vorantreiben können.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Product Data Analyst erhalten könnten
✨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 Freenow by Lyft 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 Product Data Analyst 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 Product Data Analyst bei Freenow by Lyft gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Freenow by Lyft 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 Freenow by Lyft entscheidend sein!