Auf einen Blick
- Aufgaben: Analysiere Daten, um die Kundenerfahrung und betriebliche Effizienz zu verbessern.
- Unternehmen: Wachsendes Unternehmen mit globalem Einfluss und innovativer Kultur.
- Vorteile: Vollständig remote, flexible Arbeitszeiten und kontinuierliche Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Arbeiten in einem dynamischen, internationalen Team mit großem Wachstumspotenzial.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Kundeninteraktion durch datenbasierte Entscheidungen.
- Qualifikationen: 3+ Jahre Erfahrung in Datenanalyse und fortgeschrittene SQL-Kenntnisse.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 55000 - 70000 € pro Jahr.
This position is listed on behalf of a partner company, who manages all applications and next steps. Our partner is looking for a Data Analyst-Operations & CX based in Germany.
This role offers the opportunity to become a key driver of operational excellence through data-driven insights and strategic analysis.
You will transform complex datasets into actionable recommendations that improve customer experience and business performance.
Working across Operations, Customer Experience, and Quality teams, you will build reporting solutions that guide global decision-making.
The position combines advanced analytics, dashboard development, process optimization, and stakeholder collaboration.
You will play a critical role in identifying improvement opportunities, measuring impact, and shaping scalable operational strategies.
This is an ideal opportunity for an analytical professional who enjoys solving business challenges through data and innovation in a fast-growing environment.
- Accountabilities
- Design, build, and maintain scalable dashboards and reporting solutions using Looker and Big Query to provide reliable insights into operational performance and customer health.
- Analyze key business metrics such as customer satisfaction, NPS, contact rates, agent performance, and operational efficiency indicators to uncover trends and improvement opportunities.
- Conduct deep-dive analyses to identify root causes behind performance changes and translate findings into actionable business recommendations.
- Build data-driven business cases by quantifying potential impact, ROI, and operational improvements to support strategic decision-making.
- Develop automation solutions, scripts, and analytical tools that streamline workflows, improve efficiency, and increase team productivity.
- Partner with Data Engineering teams to maintain data quality, improve governance, and establish consistent definitions for key metrics across departments.
- Transform complex technical analysis into clear narratives and presentations that enable non-technical stakeholders to make informed decisions.
- Support Operations, Customer Experience, and Quality teams by providing insights that improve customer outcomes and business processes.
Requirements
- 3+ years of experience in Data Analytics, ideally supporting Operations, Customer Experience, Quality, or high-growth technology environments.
- Advanced SQL skills with the ability to independently write complex and optimized queries, particularly in Google Big Query.
- Proven experience creating advanced, user-friendly dashboards and data models using Looker, with Look ML knowledge considered a strong advantage.
- Strong analytical mindset with experience turning data into strategic recommendations and influencing operational or product decisions.
- Experience building business cases, measuring impact, and using analytics to support prioritization of high-value initiatives.
- Excellent communication skills with the ability to explain complex data insights clearly to global, non-technical stakeholders.
- Comfortable working in remote, fast-paced environments with cross-functional teams.
- Preferred experience with Python or R for statistical analysis, automation, or predictive modeling.
- Previous experience in travel technology, telecommunications, customer support platforms, or similar industries is a plus.
- Familiarity with Zendesk, Intercom, or customer support data structures is beneficial.
Benefits
- Fully remote-first work environment with flexible schedules designed to support work-life balance.
- Opportunity to directly influence customer experience and operational strategy within a fast-growing global organization.
- High-impact role where analytics and recommendations contribute to improving services used by millions of customers.
- Continuous learning and professional development opportunities in a data-driven and innovative environment.
- Opportunity to collaborate with international teams across multiple functions and regions.
- Flexible contractor-based working model with responsibility for managing local tax obligations where applicable.
How Jobgether works
We use an
AI-powered matching process to ensure your application is reviewed quickly, objectively, and fairly against the role's core requirements.
Our system identifies the top-fitting candidates, and this shortlist is then shared directly with the hiring company.
The final decision and next steps (interviews, assessments) are managed by their internal team.
We appreciate your interest and wish you the best!
Why Apply Through Jobgether?
Data Privacy Notice
By submitting your application, you acknowledge that Jobgether will process your personal data to evaluate your candidacy and share relevant information with the hiring employer.
This processing is based on legitimate interest and pre-contractual measures under applicable data protection laws (including GDPR).
You may exercise your rights (access, rectification, erasure, objection) at any time.
#LI-CL1
We may use artificial intelligence (AI) tools to support parts of the hiring process, such as reviewing applications, analyzing resumes, or assessing responses and identifying potential inconsistencies or verification signals in application materials based on available information.
These tools assist our recruitment team but do not replace human judgment.
Final hiring decisions are ultimately made by humans.
If you would like more information about how your data is processed, please contact us.
Data Analyst-Operations & CX Arbeitgeber: Jobgether
Jobgether ist ein hervorragender Arbeitgeber, der kreative Talente in der Schweiz anzieht. Mit flexiblen Arbeitsbedingungen, 20 Urlaubstagen und umfassender medizinischer Versicherung bietet das Unternehmen nicht nur ein unterstützendes und innovatives Arbeitsumfeld, sondern auch zahlreiche Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung. Hier haben Sie die Chance, in einem dynamischen Team zu arbeiten und Ihre kreativen Ideen in die Tat umzusetzen.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Data Analyst-Operations & CX 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 Jobgether 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-Operations & CX 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-Operations & CX bei Jobgether gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Jobgether 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 Jobgether entscheidend sein!