Data Analyst (JetBrains AI) (m/f/d)

Bei JetBrains ist Code unsere Leidenschaft. Seit unserer Gründung im Jahr 2000 streben wir danach, die stärksten und effektivsten Entwicklerwerkzeuge der Welt zu schaffen. Durch die Automatisierung routinemäßiger Überprüfungen und Korrekturen beschleunigen unsere Werkzeuge die Produktion und ermöglichen es Entwicklern, zu wachsen, zu entdecken und zu kreieren. JetBrains TeamCity ist eine CI/CD-Plattform, die Software-Bau-, Test- und Bereitstellungsprozesse automatisiert. Sie hat eine lange Geschichte und eine starke Kundenbasis im Unternehmensbereich. TeamCity ist eines der leistungsstärksten und flexibelsten Werkzeuge auf dem Markt, und diese Flexibilität ist besonders wertvoll, da KI-Agenten zunehmend Entwicklungsaufgaben übernehmen und zuverlässige Automatisierung benötigen. Gleichzeitig wird TeamCity modernisiert, um den sich entwickelnden Anforderungen der KI-nativen Entwicklung gerecht zu werden.

Die Mission von TeamCity ist es, die volle Leistung und Flexibilität moderner CI/CD zu liefern, angereichert mit pragmatischer KI und über eine agentische Schicht zugänglich gemacht, die hilft, die Komplexität des Bereichs zu bewältigen, während sie zuverlässig, sicher, unternehmensbereit und vollständig unter Kontrolle des Kunden bleibt. Das Team hat eine datengestützte Kultur aufgebaut, die Nutzungsdaten sowohl aus On-Premises- als auch aus Cloud-Angeboten nutzt. Der nächste Schritt besteht darin, die Rolle von Daten in den täglichen Entscheidungen des Produktteams zu vertiefen.

Wir suchen derzeit einen Senior Product Analyst, der das Team unterstützt. Sie werden Teil des Data Analytics-Teams innerhalb von JetBrains Central sein und als dedizierter Analyst im Team von TeamCity arbeiten.

In dieser Rolle werden Sie:

• Vollständig in das Produktteam integriert sein und mit Produktmanagern, Entwicklern und anderen technischen Experten zusammenarbeiten.
• Ad-hoc-Datenanalysen durchführen, um Produktentscheidungen zu unterstützen, von der Untersuchung des Nutzerverhaltens bis zur Validierung von Annahmen hinter der Entwicklung neuer Funktionen.
• Best Practices für die Arbeit mit Daten im Team etablieren und fördern, einschließlich des Designs von Ereignisprotokollen, Konsistenz und Datenqualität.
• Das Produktmetriken-Framework pflegen und weiterentwickeln, um die Produktleistung zu bewerten.
• Dashboards mit Produktmetriken unter Verwendung von BI-Tools wie Metabase oder Tableau erstellen und pflegen.
• Die Ergebnisse von Produktveröffentlichungen bewerten und analysieren, was nach der Einführung einer neuen Funktion passiert ist.
• Forschungsanalysen durchführen, z. B. Hypothesen untersuchen und erklären, warum eine Kennzahl nach einer Veröffentlichung gesunken ist, während eine andere gestiegen ist.
• ETL-Pipelines und Datenmodelle entwerfen und implementieren, um eine vollständige, durchgängige Analyseabdeckung zu ermöglichen.

Wir schätzen Produktanalysten, die:

• Unabhängig arbeiten und die Erwartungen der Stakeholder managen – als erster dedizierter Analyst im Team werden Sie helfen, eine datengestützte Kultur zu formen und festzulegen, wie das Team mit Daten arbeitet.
• Proaktiv Bereiche für Produktverbesserungen identifizieren, Fragen aufwerfen und bestehende Herausforderungen angehen.
• Komplexe Analysen in klare, umsetzbare Empfehlungen für nicht-technische Stakeholder destillieren können.
• Über ein solides Fundament in Statistik verfügen, einschließlich Stichprobentechniken und dem Verständnis von Stichprobenfehlern, da Daten von einer Stichprobe von Produktnutzern gesammelt werden.
• Datenengineering-Fähigkeiten haben, einschließlich Erfahrung im Entwerfen von ETLs und Datenpipelines zur Erstellung vollständiger, durchgängiger Dashboards.

Wir freuen uns, Sie in unserem Team zu haben, wenn Sie:

• Expertise in Statistik und Datenanalyse haben.
• Umfangreiche Erfahrung mit SQL und Python haben.
• Mindestens zwei Jahre Erfahrung mit Tableau, Power BI oder anderen BI-Tools haben.
• Starke Fähigkeiten in der Datenvisualisierung und -interpretation besitzen.

Wir wären besonders begeistert, wenn Sie:

• Erfahrung mit Entwicklerwerkzeugen, DevOps-Produkten oder CI/CD-Workflows haben.
• Hintergrund in A/B-Tests oder Experimentdesign haben.
• Erfahrung mit der Nutzung von KI-Tools zur Beschleunigung von Datenanalysen und Analyse-Workflows haben.

Im Data Analytics-Team verwenden wir:

• SQL für Datenabfragen.
• Python für Datenverarbeitung und -analyse.
• Tableau und Metabase für Datenvisualisierung.
• Datalore für analytische Berichte.