Auf einen Blick
- Aufgaben: Gestalte die Datenarchitektur und entwickle KI-gestützte Analysen für unser Wachstum.
- Unternehmen: GotPhoto, ein innovatives Unternehmen im Bereich Datenanalyse.
- Vorteile: Flexibles Arbeitsmodell, 26 Tage Urlaub und ein Lernbudget für deine Entwicklung.
- Weitere Informationen: Wir fördern Vielfalt und ermutigen alle, sich zu bewerben!
- Warum dieser Job: Werde Teil eines dynamischen Teams und forme die Zukunft der Datenanalyse.
- Qualifikationen: Mindestens 5 Jahre Erfahrung in Datenanalyse und starke SQL-Kenntnisse.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Berlin, Deutschland – Vollzeit, vor Ort.
Über die Rolle
Agieren Sie als wahrer Architekt der Geschäftslogik, der das semantische Fundament für Menschen und fortschrittliche KI-Datenagenten entwirft. Arbeiten Sie mit dem CEO-Büro und den Customer Operations-Teams zusammen, um den zugrunde liegenden Geschäftskontext zu besitzen, zentrale Kennzahlen zu standardisieren und die Rahmenbedingungen für die Quelle der Wahrheit zu schaffen, die unser nächstes Wachstums Kapitel antreiben.
Verantwortlichkeiten
- Agieren Sie als Business Logic Architect: Arbeiten Sie direkt mit den Führungskräften des CEO-Büros und der Customer Operations in unseren US- und DACH-Märkten zusammen; extrahieren Sie tribal business rules aus Tabellenkalkulationen und Slack-Nachrichten und verwandeln Sie diese in klar definierte, standardisierte Kennzahlen und Dokumentationen.
- Besitzen Sie Source-of-Truth-Produkte: Entwerfen, bauen und pflegen Sie grundlegende Dashboards in Metabase, die als ultimativer Betriebsrhythmus für die Führung dienen; behandeln Sie jedes Asset, das Sie veröffentlichen, als robustes Produkt – umfassend, wiederverwendbar und deutlich hervorhebend, welche logischen Fallstricke bestehen.
- Befeuern Sie KI-gesteuerte Analysen: Bereichern Sie den semantischen Kontext und die Zuverlässigkeit von GotPhotos hauseigenem KI-Analyse-Agenten; übersetzen Sie Domänenregeln und Kennzahlendefinitionen in strukturierte Assets, damit der Agent selbstständig Analysen ohne fehlerhafte Einsichten durchführen kann.
- Erhöhen Sie den BI-Kapitelstandard: Dienen Sie als technischer Leuchtturm innerhalb des BI-Kapitels; betreuen Sie Kollegenanalysten, fördern Sie analytische Strenge und verwandeln Sie systematisch wiederkehrende ad-hoc Ticket-Spitzen in skalierbare, automatisierte Selbstbedienungsmodelle.
- Überbrücken Sie das Datenökosystem: Arbeiten Sie eng mit dem BI-Kapitel und dem Data Platform-Team zusammen und übersetzen Sie komplexe Geschäftslogik in klare strukturelle Anforderungen für die Leistung von Snowflake und Datenengineering-Abhängigkeiten.
Qualifikationen & Erfahrung
- 5+ Jahre Berufserfahrung in der Datenanalyse, wobei ein erheblicher Teil in schnelllebigen B2B SaaS-, transaktionalen E-Commerce- oder globalen Marktplätzen verbracht wurde.
- Executive Partnership: Nachgewiesene Erfahrung in der direkten Zusammenarbeit mit der Unternehmensführung oder C-Level-Stakeholdern, die die berufliche Reife zeigt, um Annahmen herauszufordern und einen konsensbasierten Ansatz für Kennzahlen zu fördern.
- Snowflake & SQL Mastery: Fortgeschrittene, produktionsreife SQL-Kenntnisse mit umfangreicher Erfahrung in der Optimierung von Abfragen und der Strukturierung von Datenlogik nativ innerhalb von Snowflake.
- Datenproduktarchitektur: Starkes Verständnis der Prinzipien des dimensionalen Modellierens und moderner BI-Tools (Erfahrung mit Metabase von Vorteil).
- KI-unterstützte Sprachbeherrschung: Aktive Nutzung von KI-Coding-Assistenten (Claude, ChatGPT oder ähnliche), um das eigene SQL-Schreiben, die Dokumentation und die Qualitätssicherung zu beschleunigen; analytisches Urteilsvermögen, um Halluzinationen zu erkennen und die Genauigkeit des Codes zu validieren.
- Mindset: Die Philosophie des „Datenprodukts“ – denken Sie alles bis zum Ende durch, um sicherzustellen, dass alles, was Sie bauen, schön dokumentiert, wartbar und hochgradig widerstandsfähig ist; extreme Eigenverantwortung & Kommunikation – natürliche Kommunikatoren, die komplexe Daten in einfache, umsetzbare Narrative für nicht-technische Teams übersetzen.
Vorteile
- Hybrides Arbeitsmodell: flexible Vor-Ort- und Remote-Optionen; nach der Probezeit bis zu 40 Tage Remote-Arbeit pro Jahr innerhalb Europas.
- Wettbewerbsfähiger Urlaub: 26 Tage bezahlter Urlaub plus diskretionäre zusätzliche „X-Tage“.
- Lernbudget für berufliches Wachstum.
- Mitarbeiterrabatte über die Plattform „Benefits at Work“.
- Monatlicher flexibler Zuschuss über Probonio für Transport, Wellness oder andere Vorteile.
Was wir schätzen
Forschung zeigt, dass Kandidaten aus unterrepräsentierten Gruppen möglicherweise zögern, sich auf Stellen zu bewerben, wenn sie das Gefühl haben, nicht alle Qualifikationen zu erfüllen. Wir ermutigen Sie nachdrücklich, sich zu bewerben, wenn Sie interessiert sind: Wir freuen uns darauf, wie Ihre einzigartige Erfahrung unser Team bereichern kann! Wir arbeiten als ein Team. Woher Sie auch kommen.
Wir glauben an Chancengleichheit.
Senior Data Analyst (AI-Enabled Analytics) (all genders) at GotPhoto Arbeitgeber: GotPhoto
GotPhoto ist ein hervorragender Arbeitgeber, der eine dynamische und unterstützende Arbeitsumgebung in Berlin bietet. Mit einem hybriden Arbeitsmodell, großzügigen Urlaubstagen und einem Budget für berufliche Weiterbildung fördert das Unternehmen das Wachstum seiner Mitarbeiter. Die Unternehmenskultur legt Wert auf Zusammenarbeit und Vielfalt, was es zu einem attraktiven Ort macht, um bedeutungsvolle und erfüllende Arbeit zu leisten.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Senior Data Analyst (AI-Enabled Analytics) (all genders) at GotPhoto 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 GotPhoto 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 (AI-Enabled Analytics) (all genders) at GotPhoto 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 (AI-Enabled Analytics) (all genders) at GotPhoto bei GotPhoto gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei GotPhoto 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 GotPhoto entscheidend sein!
