Growth & Data (IC)

Growth & Data (IC)

Vollzeit 60000 - 80000 € / Jahr (geschätzt) Homeoffice (teilweise)
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Auf einen Blick

  • Aufgaben: Wandle Daten in bedeutende Geschäftsergebnisse und arbeite an spannenden Wachstumsprojekten.
  • Unternehmen: Innovatives Unternehmen mit einem dynamischen, produktorientierten Ansatz.
  • Vorteile: Vollzeit-Remote-Position mit flexiblen Arbeitszeiten und direktem Einfluss auf die Unternehmensstrategie.
  • Weitere Informationen: Kollaboratives internationales Umfeld mit Fokus auf Innovation und kontinuierliches Lernen.
  • Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft des Unternehmens und entwickle skalierbare Datenlösungen.
  • Qualifikationen: Erfahrung in datengetriebenem Wachstum und starke SQL-Kenntnisse.

Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € 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 Growth & Data (IC) based in Germany.

As a Growth & Data Individual Contributor, you will play a pivotal role in turning data into meaningful business and product outcomes.

Rather than focusing solely on reporting or analytics, you will own growth challenges from discovery to execution, collaborating closely with product, marketing, and commercial teams.

This position combines strategic thinking, technical expertise, experimentation, and stakeholder engagement to drive measurable impact.

You'll work across the entire data lifecycle, helping shape decision-making, improve product adoption, and build scalable data solutions.

If you enjoy solving ambiguous problems, influencing business strategy, and operating in a fast-paced remote environment, this role offers the opportunity to make a lasting impact within a modern, product-led organization.

  • Accountabilities
  • Partner with cross-functional stakeholders to identify business opportunities, define priorities, and transform complex questions into actionable growth initiatives.
  • Conduct user research through interviews, feedback analysis, and data exploration to uncover insights that improve product adoption and customer experience.
  • Design, execute, and evaluate experiments, campaigns, and analyses that support business growth and product optimization.
  • Build lightweight internal data applications and tools that enable faster, more informed decision-making.
  • Develop and maintain scalable data models while connecting product, marketing, and commercial systems into a cohesive data ecosystem.
  • Improve how the organization measures business performance by promoting clear, practical, and impactful data practices.
  • Contribute across both strategic and technical initiatives, taking ownership from problem definition through implementation.

Requirements

  • Proven experience in a growth-focused data, analytics engineering, product analytics, or data generalist role, ideally within a high-growth, product-led environment.
  • Strong proficiency in SQL, data modeling, and modern cloud-based data platforms and analytics tools.
  • Experience working with contemporary data stacks and business intelligence solutions, with the ability to adapt to evolving technologies.
  • Ability to translate business challenges into analytical frameworks and actionable recommendations.
  • Strong stakeholder management and communication skills, with confidence engaging product, marketing, and commercial teams.
  • Demonstrated ability to thrive in ambiguous environments while balancing speed, quality, and business impact.
  • A proactive, ownership-driven mindset with a passion for experimentation, continuous learning, and solving complex problems end-to-end.

Benefits

  • Full-time remote position with flexibility to work within European time zones.
  • Opportunity to play a foundational role with broad ownership and high visibility across the business.
  • Direct influence on product strategy, business growth, and organizational decision-making.
  • Collaborative international environment that encourages autonomy, innovation, and continuous learning.
  • Exposure to modern cloud-based data technologies, experimentation frameworks, and product analytics tools.
  • Work alongside experienced cross-functional teams in a fast-growing, product-focused organization.
  • Opportunity to shape data practices, processes, and long-term growth initiatives from an early stage.

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.

Growth & Data (IC) 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.

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Kontaktdaten:

Jobgether Recruiting-Team

StudySmarter Expertenrat🤫

Wir sind der Meinung, dass du so Growth & Data (IC) 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 Growth & Data (IC) mit Bravour zu bestehen

Wachstumsorientierte Datenanalyse
SQL
Datenmodellierung
Cloud-basierte Datenplattformen
Analytische Frameworks
Stakeholder-Management
Kommunikationsfähigkeiten

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 Growth & Data (IC) 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!