Auf einen Blick
- Aufgaben: Übernehme die Verantwortung für unsere gesamte Analytics-Landschaft und bringe AI-first-Denken in unsere Datenarbeit.
- Unternehmen: Schnell wachsendes SaaS-Startup mit über 1.000 Kunden.
- Vorteile: Flexibles Arbeiten, Top-Equipment, Gesundheitsangebote und persönliches Weiterbildungsbudget.
- Weitere Informationen: Flache Hierarchien und ein motiviertes Team, das gemeinsam Großes erreichen will.
- Warum dieser Job: Gestalte echte Geschäftsentscheidungen und habe direkten Einfluss auf unser Wachstum.
- Qualifikationen: 5+ Jahre Erfahrung als Data Analyst und umfassende Snowflake-Kenntnisse.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Deine Rolle
Du bist nicht hier, um Dashboards zu pflegen. Du bist hier, um zu verändern, wie ein schnell wachsendes SaaS-Unternehmen Entscheidungen trifft. Als Data Analyst bei happyhotel übernimmst du ab Tag 1 Ownership über unsere gesamte Analytics-Landschaft – von der Pipeline bis zum Insight. Du challengst den Status quo, bringst AI-first-Denken in jeden Winkel unserer Datenarbeit und machst aus Rohdaten echte Hebel für Product, Sales und Customer Success.
🤝 Deine Aufgaben
- Own the Stack: Du verantwortest unseren modernen Data Stack end-to-end – Fivetran (Ingestion), Snowflake (Warehouse) und Metabase (BI & Reporting). Kein Micromanagement, volle Ownership.
- Challenge Everything: Du hinterfragst bestehende Prozesse, Metriken und Datenmodelle. Wenn etwas keinen Sinn ergibt, baust du es neu – besser.
- AI-First Analytics: Du integrierst AI/ML-Ansätze in Analysen und Workflows, wo sie echten Mehrwert schaffen – von automatisierten Anomalie-Erkennungen bis hin zu Predictive Analytics für Churn, Upsell oder Produktnutzung.
- Datenmodellierung & Transformation: Du designst saubere, skalierbare Datenmodelle in Snowflake mit dbt – und pflegst die Transformations- und Modelllogik mit hohem Qualitätsanspruch.
- Self-Service Enablement: Du befähigst Teams, eigenständig datengetriebene Entscheidungen zu treffen – durch klare Dashboards, KPI-Standards und Trainings in Metabase.
- Ad-hoc Deep Dives: Du führst schnelle, pragmatische Analysen für Business-Entscheidungen durch – ob in SQL, Python oder Excel, Hauptsache der Insight kommt schnell und ist actionable.
- Stakeholder-Kommunikation: Du nimmst Anforderungen aus Sales, Marketing, Product, Finance, Customer Success und dem Leadership Team auf, priorisiert nach Impact und ROI und übersetzt sie in klare, nutzbare Datenlösungen.
- Data Governance: Du etablierst Standards für Datenqualität, Naming Conventions und Dokumentation – damit unser Data Layer mit uns skaliert.
💙 Dein Profil
- 5+ Jahre Erfahrung als (Senior) Data Analyst, Analytics Engineer oder in einer vergleichbaren Rolle – idealerweise im SaaS- oder Tech-Umfeld.
- Du konzipierst und baust eine skalierbare Daten-/Analytics-Infrastruktur für eine gesamte Abteilung und entwickelst sie entlang von Best Practices kontinuierlich weiter.
- Umfassende Snowflake-Erfahrung: Performance-Optimierung, Data Sharing sowie skalierbare Warehouse-Architekturen gehören für dich zum Alltag.
- Sehr gute SQL-Kenntnisse: komplexe Queries, Window Functions und CTEs nutzt du sicher.
- Du kennst Reverse ETL, um Daten in operativen Tools zu aktivieren.
- Hands-on mit Fivetran: Du konfigurierst Connectoren, managst Pipelines und integrierst Datenquellen sauber und zuverlässig.
- Metabase Power User: Du erstellst nicht nur Dashboards, sondern etablierst Metabase als Self-Service-BI für das gesamte Unternehmen (Governance, Enablement, Standards).
- AI-first Mindset: Du setzt LLMs, AI-Tools und Automatisierung aktiv im Alltag ein und identifizierst kontinuierlich Potenziale zur Prozessverbesserung.
- Ownership-Mentalität: Du wartest nicht auf Tickets, sondern erkennst Probleme frühzeitig und löst sie proaktiv.
🚀 Was wir bieten:
- Flexibilität – Remote-first mit der Option auf unser Büro in Offenburg. Flexible Arbeitszeiten, die zu deinem Leben passen.
- Top-Equipment – MacBook oder ThinkPad, auch privat nutzbar. Dazu komplette Homeoffice-Ausstattung über Onyo.
- Gesundheit & Lifestyle – Hansefit (50 % von uns übernommen), Bikeleasing und Workation-Möglichkeiten.
- Impact – Direkte Wirkung in einem Series-A-Startup mit über 1.000 Kunden. Deine Arbeit beeinflusst echte Geschäftsentscheidungen.
- Wachstum – Persönliches Weiterbildungsbudget, regelmäßige Entwicklungsgespräche und der Raum, echte Ownership zu übernehmen.
- Team & Kultur – Flache Hierarchien, Kommunikation auf Augenhöhe, regelmäßige Team-Events und ein motiviertes Team, das gemeinsam Großes erreichen will.
(Senior) Data Analyst (m/w/d) Arbeitgeber: happyhotel
Happyhotel ist ein herausragender Arbeitgeber, der dir als (Senior) Data Analyst die Möglichkeit bietet, von Tag 1 an Verantwortung für unsere gesamte Analytics-Landschaft zu übernehmen. Mit flexiblen Arbeitszeiten und der Option auf Remote-Arbeit in einem dynamischen Team fördert das Unternehmen nicht nur deine persönliche und berufliche Entwicklung, sondern ermöglicht dir auch, durch innovative Ansätze wie AI-first Analytics echten Einfluss auf Geschäftsentscheidungen zu nehmen. Die offene Unternehmenskultur und regelmäßige Team-Events schaffen ein motivierendes Umfeld, in dem du gemeinsam mit Gleichgesinnten Großes erreichen kannst.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so (Senior) Data Analyst (m/w/d) 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 happyhotel 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 (m/w/d) 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 (m/w/d) bei happyhotel gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei happyhotel 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 happyhotel entscheidend sein!
