Auf einen Blick
- Aufgaben: Analysiere Verkaufsdaten und optimiere Marketingstrategien für unsere Geräte im E-Commerce.
- Unternehmen: Greenlight, führendes Fintech-Unternehmen für Familien mit einer Mission.
- Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, unbegrenzter Urlaub, Gesundheitsleistungen und berufliche Entwicklung.
- Weitere Informationen: Dynamisches Team mit großartigen Wachstumschancen und flexiblen Arbeitsmodellen.
- Warum dieser Job: Gestalte die finanzielle Zukunft von Kindern und arbeite mit innovativen Technologien.
- Qualifikationen: 4-8 Jahre Erfahrung in Datenanalyse, insbesondere im E-Commerce.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 100000 - 130000 € pro Jahr.
Greenlight is the leading family fintech company on a mission to help parents raise financially smart kids.
We proudly serve more than 6 million parents and kids with our award‑winning banking app for families.
With Greenlight, parents can automate allowance, manage chores, set flexible spend controls, and invest for their family’s future.
Kids and teens learn to earn, save, spend wisely, and invest.
At Greenlight, we believe every child should have the opportunity to become financially healthy and happy.
It’s no small task, and that’s why we leap out of bed every morning to come to work.
Because creating a better, brighter future for the next generation depends on it.
We are looking for a
Data Analyst II, Ecommerce to own analytics for Greenlight’s devices business.
Greenlight sells physical hardware, including the Safe Family GPS tracker and the Family Hub smart home display, through Shopify and Amazon.
This role is the analytical lead for that business: measuring what drives device sales, understanding how device buyers convert into subscribers, and helping the team direct marketing spend more effectively across both channels.
This is a mid‑level IC role for someone who has moved past the fundamentals and is ready to own a domain end‑to‑end.
You will define the measurement framework, drive analysis independently, and translate results into decisions the team can act on.
The expectation is not just to answer questions when asked, but to proactively surface what’s working, what isn’t, and where the opportunity is.
This role reports directly to the Senior Director, Business Analytics.
Your day‑to‑day
- Own the end‑to‑end measurement framework for Greenlight’s devices business across Shopify and Amazon.
Define the KPIs, build the reporting, and ensure the team always has a clear, current view of device sales performance.
- Measure the full funnel from ad impression to device purchase to subscriber conversion.
Understand which marketing inputs drive device sales and which device buyers become high‑LTV subscribers.
This two‑step conversion is the core analytical problem in this role.
- Analyze paid performance across Amazon Ads and Shopify‑driven channels.
Evaluate ROAS, CAC, and payback period at the device level and surface recommendations on where to shift spend.
- Dig into the Shopify storefront and Amazon product page funnels.
Identify where conversion is leaking, what product, pricing, or creative variables are driving lift, and bring findings forward before stakeholders ask.
- Build and own dbt models that encode business logic for the devices domain in a scalable, reusable way to power dashboards, reporting, and stakeholder self‑serve.
- Build and maintain Tableau dashboards that give marketing and leadership a reliable, current view of device sales, channel performance, and subscriber attach rates.
- Use Claude fluently as a daily productivity layer: accelerating SQL, generating documentation, QA‑ing work, and building faster analytical workflows.
Help define and share best practices for AI‑assisted analytics across the team.
- Partner directly with the devices marketing team to scope analytical problems, pressure‑test
- Identify gaps before they become problems: data quality, metric definitions, reporting coverage, and stakeholder understanding. Own the fix, not just the flag.
What you’ll bring to the team
- 4 to 8 years in a data or analytics role with direct experience in e‑commerce or retail marketing analytics.
You understand how product sales, marketplace channels, and subscription conversion interact.
- Hands‑on experience with Shopify analytics and Amazon Seller Central or Amazon Ads.
You know how these platforms structure their data, what the key metrics are, and how to measure performance across both.
- Strong, proven SQL ability.
You write clean, efficient queries across complex schemas and can build analytics logic others can maintain. dbt experience, including owning models in production, is a strong plus.
- You write readable, well‑structured Python for analytical work: data manipulation, automation, or scripting.
Experience with pandas and the ability to move fluidly between SQL and Python depending on what the problem calls for is what we’re looking for.
- Proficient with Claude or similar AI tools for analytical work. You use them to move faster, not as a crutch. You know how to validate outputs rather than ship the first answer.
- You understand how attribution models work in a marketplace context, what makes a good experiment, and how to think about LTV, CAC, and payback period for a hardware product that feeds a subscription business.
- You don’t wait to be asked. You spot the gap, scope the work, and drive it to a conclusion. Your stakeholders shouldn’t have to manage your backlog.
- You can take a fuzzy business question and turn it into a clear analytical plan.
You ask the right clarifying questions and bring structure without needing the problem handed to you pre‑scoped.
- You communicate findings in a way that drives decisions.
You know when a chart is enough and when you need a narrative.
You’ve presented to senior stakeholders and know how to calibrate.
Preferred experience
- Amazon Clean Room experience: privacy‑safe audience analysis, overlap measurement, or closed‑loop attribution using Amazon’s data collaboration environment.
- Experience with Amazon DSP or Amazon Marketing Cloud (AMC) analytics.
- Familiarity with Shopify analytics APIs or third‑party Shopify reporting tools.
- Background in a business that sells hardware with a recurring subscription attached, such as connected devices, wearables, or smart home products.
- Hands‑on experiment design experience: incrementality testing, geo tests, or A/B testing in an e‑commerce context.
- Experience with Snowflake or a similar cloud data warehouse.
- Experience mentoring or reviewing the work of junior analysts.
Not sure this one’s for you? Don’t count yourself out. Show us what you’ve got and we’ll reach out if there’s a great fit.
Work perks at Greenlight
- Medical, dental, vision, and HSA match
- Paid life insurance, AD&D, and disability benefits
- Traditional 401k with company match
- Unlimited PTO
- Paid company holidays and pop‑up bonus holidays
- Professional development stipends
- Mental health resources
- 1:1 financial planners
- Fertility healthcare
- 100% paid parental and caregiving leave, plus cleaning service and meals during your leave
- Flexible WFH, both remote and in‑office opportunities
- Fully stocked kitchen, catered lunches, and occasional in‑office happy hours
- Employee resource groups
Our stance on salaries
Greenlight provides a competitive compensation package with a market‑based approach to pay and will vary depending on your location, experience and skill set.
The total compensation package for this position will also include a discretionary performance bonus, equity rewards, medical benefits, 401K match, and more.
Greenlight conducts continuous compensation evaluations across departments and geographies to ensure we are keeping our pay current and competitive.
- The estimated base pay range for this position in (NY, CA, WA): $100,000-130,000
- The estimated base pay range for this position in (CO): $100,000-120,000
Who we are
It takes a special team to aim for a never‑been‑done‑before mission like ours.
We’re looking for people who love working together because they know it makes us stronger, people who look to others and ask, “How can I help?” and then “How can we make this even better?” If you’re ready to roll up your sleeves and help create a world where every child grows up to be happy and healthy in money and life, apply to join our team.
Greenlight is an equal opportunity employer and will not discriminate against any employee or applicant based on age, race, color, national origin, gender, gender identity or expression, sexual orientation, religion, physical or mental disability, medical condition (including pregnancy, childbirth, or a medical condition related to pregnancy or childbirth), genetic information, marital status, veteran status, or any other characteristic protected by federal, state or local law.
Greenlight is committed to an inclusive work environment and interview experience.
If you require reasonable accommodations to participate in our hiring process, please reach out to your recruiter directly or email accomodations@greenlight. me.
#J-18808-Ljbffr
Data Analyst II, Ecommerce Arbeitgeber: Greenlight
Greenlight ist ein hervorragender Arbeitgeber, der sich leidenschaftlich dafür einsetzt, Eltern und Kinder auf ihrem Weg zu finanzieller Gesundheit zu unterstützen. Mit einem starken Fokus auf Teamarbeit und persönliches Wachstum bietet Greenlight nicht nur wettbewerbsfähige Vergütungen und umfassende Sozialleistungen, sondern auch unbegrenzten Urlaub, professionelle Entwicklungsmöglichkeiten und eine inklusive Unternehmenskultur. Die Möglichkeit, an einer bedeutungsvollen Mission zu arbeiten, während man in einem dynamischen Umfeld mit flexiblen Arbeitsmodellen tätig ist, macht Greenlight zu einem attraktiven Arbeitsplatz für alle, die einen positiven Einfluss auf die nächste Generation ausüben möchten.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Data Analyst II, Ecommerce 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 Greenlight 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 Data Analyst II, Ecommerce 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 Data Analyst II, Ecommerce bei Greenlight gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Greenlight 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 Greenlight entscheidend sein!