Auf einen Blick
- Aufgaben: Analysiere Daten und präsentiere Empfehlungen zur Verbesserung von Prozessen.
- Unternehmen: Freenow by Lyft - ein innovatives Unternehmen für smarte Mobilität.
- Vorteile: Flexible Arbeitszeiten, Sabbaticals, Gesundheitsversicherung und mehr.
- Weitere Informationen: Vielfältige Karrierechancen in einem internationalen Umfeld.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Mobilität und arbeite mit einem dynamischen Team.
- Qualifikationen: Abschluss in einem analytischen Fach und 5+ Jahre Erfahrung.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 50000 - 65000 € pro Jahr.
Standort: Kommen Sie zu uns nach Hamburg, Berlin oder Barcelona! Freenow von Lyft ermöglicht intelligentere Mobilitätsentscheidungen und hilft Menschen, sich frei zu bewegen und Städte zum Gedeihen zu bringen.
Verantwortlichkeiten:
- Fokus auf die Analyse und Präsentation von Empfehlungen/Prozessänderungen/neuen Initiativen für das Management unter Verwendung von Erkenntnissen aus Daten.
- Technische Fähigkeiten wie Konfiguration und Programmierung in der Datenumgebung, Abfragen von Daten über SQL aus dem Data Lake, Automatisierung von Datenprozessen, tiefgehende Analysen in Python und Anpassung von ETL-Aufgaben nutzen.
- Neue Erkenntnisse gewinnen und diese durch Analysen, Dashboards und gutes Storytelling fördern.
- Entwicklung von Überwachungstools zur Messung der Leistung und Unterstützung des Unternehmens bei der Erreichung seiner Ziele.
- Erstellung von Abfragen zur Beantwortung operativer und geschäftlicher Fragen zur Unterstützung von Entscheidungen.
- Kommunikation der Ergebnisse auf klare und wirkungsvolle Weise.
Qualifikationen:
- Abschluss auf Hochschulniveau oder höher in einer analytischen Disziplin wie Ingenieurwesen, Informatik oder Wirtschaftswissenschaften.
- Über 5 Jahre Erfahrung in einer analytischen Rolle.
- Starke Neugier, um zu verstehen, warum Dinge passiert sind, und das Streben nach fundierten, umsetzbaren Ergebnissen.
- Neugier auf KI und deren praktische Anwendungen in der Analyse, Erfahrung mit LLMs oder KI-gestützten Tools im Datenkontext.
- Exzellente technische Fähigkeiten, einschließlich SQL-Kenntnisse und Vertrautheit mit Visualisierungstools (insbesondere Metabase ist ein Plus) sowie Python/R.
- Enthusiastisch, kontaktfreudig und umgänglich, mit der Fähigkeit, schnell zu denken, unabhängig zu arbeiten und proaktiv mit anderen Lösungen zu finden.
- Fähigkeit, Entscheidungsträger zu engagieren und zu beeinflussen, mit exzellenten Kommunikationsfähigkeiten.
- Motiviert, Lösungen für Probleme zu finden und ständig einen Schritt weiter zu gehen.
- Starke Kommunikations- und zwischenmenschliche Fähigkeiten sowie ausgezeichnete schriftliche und mündliche Englischkenntnisse.
Vorteile & Anreize:
- Flexible Arbeitszeiten.
- Sabbatical- und Sonderurlaubsrichtlinien.
- WeRoad-Partnerschaft.
- Geburtstag, 24. + 31. Dezember frei.
- Mobilitätsguthaben.
- Krankenversicherung.
- Mitarbeiterunterstützungsprogramm.
Diversität, Gleichheit & Inklusion:
FREE NOW 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 entwickeln, und Ihr wahres Ich zur Arbeit bringen.
Über uns:
Freenow von Lyft ermöglicht intelligentere Mobilitätsentscheidungen und hilft Menschen, sich frei zu bewegen und Städte zum Gedeihen zu bringen. Durch unsere Multi-Mobilitäts-App bieten wir breite Optionen für alle in 9 europäischen Märkten und über 180 Städten. Millionen von Passagieren können Dienstleistungen wie Taxis, Mietwagen, Carsharing, Autovermietung, E-Scooter, E-Bikes, E-Mopeds und öffentliche Verkehrsmittel innerhalb einer einzigen App nutzen. Im Juli 2025 wurde Freenow von Lyft, einer globalen Mobilitätsplattform, übernommen, die Fahrer und Fahrer für Milliarden von Fahrten in Nordamerika und Europa verbindet. Gemeinsam schaffen Freenow und Lyft eine fürsorglichere und verbundene Welt mit Transportmöglichkeiten für alle. Wir sind ein globales, vielfältiges, hochmotiviertes und kollaboratives Team, das nach Exzellenz strebt und gerne Spaß hat. Bereit für Ihre nächste Fahrt?
Senior Data Analyst - Hamburg Arbeitgeber: FREENOW
Freenow by Lyft ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern in Hamburg flexible Arbeitszeiten, Sabbaticals und eine Vielzahl von Gesundheitsleistungen bietet. Unsere Unternehmenskultur fördert Vielfalt, Gleichheit und Inklusion, während wir gleichzeitig Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung und persönlichem Wachstum bieten. Mit einem dynamischen Team, das sich leidenschaftlich für innovative Mobilitätslösungen einsetzt, sind wir bestrebt, eine positive und unterstützende Arbeitsumgebung zu schaffen.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Senior Data Analyst - Hamburg 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 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 - Hamburg 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 - Hamburg bei FREENOW gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei FREENOW 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 entscheidend sein!
