Auf einen Blick
- Aufgaben: Leverage insights from products like Polygon PoS and zkEVM to drive strategic initiatives.
- Unternehmen: Polygon Labs develops a network of aggregated blockchains secured by Ethereum, enhancing user bases and liquidity.
- Vorteile: Enjoy remote work, industry-leading health insurance, and a $1,500 home office setup allowance.
- Weitere Informationen: Position supports collaboration with marketing and business development teams.
- Warum dieser Job: Shape the data and analytics roadmap in a vibrant, fast-paced environment.
- Qualifikationen: Requires 5+ years in a similar role, strong SQL and Python skills, and experience with web3 analytics tools.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Polygon Labs ist ein Softwareentwicklungsunternehmen, das ein Netzwerk aggregierter Blockchains über die AggLayer aufbaut und entwickelt, das durch Ethereum gesichert ist. Die AggLayer wird als öffentliche Infrastruktur Benutzerbasen und Liquidität für jede verbundene Kette zusammenbringen und Ethereum als Abwicklungsschicht nutzen. Polygon Labs hat auch zur Kernentwicklung mehrerer weit verbreiteter Skalierungsprotokolle und -tools für die Einführung von Blockchains beigetragen, einschließlich Polygon PoS, Polygon zkEVM und Polygon Miden, das sich in der Entwicklung befindet, sowie Polygon CDK.
Die Rolle des Data & Analytics Lead bei Polygon Labs spielt eine wegweisende Rolle bei der Gestaltung der Daten- und Analyse-Roadmap für die Organisation, indem sie Erkenntnisse aus unserem breiten Spektrum an Produkten, einschließlich Polygon PoS, zkEVM und anderen, nutzt, um strategische Initiativen proaktiv voranzutreiben. Diese Rolle erfordert ein hohes Maß an Anpassungsfähigkeit an schwankende Arbeitsszenarien und einen zukunftsorientierten Ansatz zur Zusammenarbeit, mit dem Ziel, die höchsten Standards zu erreichen.
Der Data & Analytics Lead bei Polygon ist nicht nur ein Meister der Analyse, sondern auch ein effektiver Kommunikator, der in der Lage ist, überzeugende Erzählungen aus Dateninsights für unsere Geschäftspartner zu erstellen. Diese Person muss in der Lage sein, komplexe Daten klar und ansprechend zu präsentieren, damit die Stakeholder die bereitgestellten Erkenntnisse vollständig schätzen und nutzen können.
Polygon Labs bietet ein dynamisches und schnelllebiges Umfeld, in dem die Fähigkeit, sich schnell an wechselnde Prioritäten anzupassen, sehr geschätzt wird.
Wesentliche Aufgaben:- Mindestens fünf Jahre Erfahrung in einer vergleichbaren Position.
- Steigerung der Unternehmensleistung durch Zusammenarbeit mit Analytik-Talenten und Anbietern, um Rohdaten in umsetzbare Erkenntnisse umzuwandeln, unter Verwendung verschiedener Formate wie Dashboards, ausgelöste Berichterstattung oder maßgeschneiderte Forschungsanalysen.
- Unterstützung des Marketingteams durch Bereitstellung von Erkenntnissen und Erzählungen, die deren Bemühungen verbessern.
- Erkennen von Möglichkeiten zur Nutzung von Polygon-Daten zur Verbesserung der Geschäftsabläufe.
- Reaktion auf ad-hoc-Datenanfragen und Förderung einer Kultur der Mentorschaft und des Wissensaustauschs innerhalb der Organisation.
- Tägliche Zusammenarbeit mit Geschäftspartnern, wie Marketing, Geschäftsentwicklung und Partnererfolg.
- Nachweis einer erfolgreichen Umsetzung von datengestützten Erkenntnissen in zugängliche Geschäftssprache und ansprechende Präsentationen, die effektiv in alle Richtungen im Unternehmen kommuniziert werden, wobei auf die Anpassung der Kommunikation an unterschiedliche bevorzugte Stile geachtet wird.
- BS/MS in Data Science, Statistik, angewandter Mathematik, Informatik oder einem verwandten Bereich oder umfangreiche praktische Erfahrung.
- Starke Fähigkeiten in SQL und Python.
- Umfangreiche Erfahrung und Vertrautheit mit verschiedenen Datenanalyse-Tools, Techniken und Konzepten.
- Erfahrung in der Implementierung von Modellen, Simulationen und Datenvisualisierung sowie in der Nutzung verteilter Daten-/Computing-Tools.
- Fähigkeit, Prioritäten unter vielen konkurrierenden Zielen zu identifizieren.
- Exzellente schriftliche und mündliche Kommunikation (Englisch).
- Erfahrung mit Web3-Analysetools wie Dune Analytics, Nansen, Flipside, Covalent usw.
- Starkes Verständnis von Web3-Technologien, einschließlich wie die EVM funktioniert, Blockchain-Datenstrukturen, wie Smart-Contract-Ereignisse kodiert und dekodiert werden, und wie man ABI verwendet, um Transaktionsinformationen zu dekodieren.
- On-Chain-Aktivität.
- Erfahrung in der Arbeit innerhalb verteilter Teams, Fernkommunikation.
- Remote-first globales Team.
- Branchenführende medizinische, zahnmedizinische und augenärztliche Krankenversicherung.
- Unternehmensmatching 401k mit 3% Matching.
- $1,500 Home Office Einrichtungszuschuss (Lebenszeitmaximalbetrag).
- $200 jährlicher Buchzuschuss.
- $75 monatliche Internet- oder Telefonrückerstattung.
- Flexible Freizeit.
- Ein unternehmensweiter Wellness-Freitag pro Quartal.
- Vom Unternehmen ausgestatteter Laptop.
- Leistungen zur Eizelleneinfrierung, psychischen Gesundheit und Mitarbeiterwohlbefinden.
Polygon Labs setzt sich für einen vielfältigen und integrativen Arbeitsplatz ein und ist ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit bietet. Wir diskriminieren nicht aufgrund von Rasse, nationaler Herkunft, Geschlecht, Geschlechtsidentität, sexueller Orientierung, geschütztem Veteranenstatus, Behinderung, Alter oder anderem rechtlich geschützten Status. Polygon Labs verpflichtet sich, alle Menschen so zu behandeln, dass sie ihre Würde und Unabhängigkeit wahren können. Wir glauben an Integration und Chancengleichheit. Unterkünfte sind während des Rekrutierungsprozesses verfügbar, und Bewerber mit einer Behinderung können während des Rekrutierungsprozesses um Unterstützung bitten. Wir werden mit allen Bewerbern zusammenarbeiten, um ihre individuellen Zugänglichkeitsbedürfnisse zu berücksichtigen. Wenn Sie denken, dass Sie das Zeug dazu haben, aber nicht unbedingt jeden einzelnen Punkt in der Stellenbeschreibung erfüllen, zögern Sie bitte nicht, sich zu melden. Wir würden uns freuen, mit Ihnen zu sprechen und zu sehen, ob Sie gut passen könnten.
Data & Analytics Lead Arbeitgeber: I did my part and supported the Regular Toilet
Polygon Labs is a remote-first company offering comprehensive health insurance and a flexible time-off policy. The team focuses on innovative blockchain solutions, contributing to the core development of widely-adopted scaling protocols.
Kontaktdaten:
I did my part and supported the Regular Toilet Recruiting-Team
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Data & Analytics Lead 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 I did my part and supported the Regular Toilet 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 & Analytics Lead 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 & Analytics Lead bei I did my part and supported the Regular Toilet gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei I did my part and supported the Regular Toilet 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 I did my part and supported the Regular Toilet entscheidend sein!