Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle fortschrittliche Analytiklösungen in einem dynamischen Fintech-Umfeld.
- Unternehmen: Wachsendes Unternehmen im Finanztechnologiebereich mit internationalem Team.
- Vorteile: Vollständige Remote-Arbeit, wettbewerbsfähiges Gehalt und Karrierewachstum.
- Weitere Informationen: Kollaborative Kultur mit Fokus auf Transparenz und messbarem Einfluss.
- Warum dieser Job: Gestalte entscheidende Finanzberichte und treibe datenbasierte Entscheidungen voran.
- Qualifikationen: 5+ Jahre Erfahrung in Datenanalyse und Finanzanalytik, starke SQL- und Python-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 Senior Data Analyst (Fintech) based in Germany.
This role offers the opportunity to build advanced analytics capabilities within a fast-growing financial technology environment.
You will transform complex financial data into reliable insights that support business decisions, regulatory reporting, and operational excellence.
Working closely with Finance, Accounting, and Data Engineering teams, you will design scalable reporting solutions from the ground up.
The position combines financial expertise, data analysis, automation, and business intelligence to improve transparency and efficiency.
You will play a critical role in ensuring data accuracy, audit readiness, and the development of data-driven strategies.
This is an ideal opportunity for an analytical professional who enjoys solving complex fintech challenges and creating impactful data solutions in a remote global team.
- Accountabilities
- Build and maintain financial reporting solutions, including complex metrics frameworks, conversion funnels, dashboards, and performance reporting using BI tools such as Looker, Grafana, or similar platforms.
- Analyze financial data from Big Query to generate actionable insights, including P&L reporting, portfolio performance analysis, accounting summaries, and executive-level reporting.
- Automate reporting workflows and external data exports to support audit processes, compliance requirements, and regulatory reviews.
- Partner with Finance and Accounting teams to gather, define, and translate business requirements into scalable financial data models and reporting solutions.
- Design and implement data quality frameworks with automated validation checks, monitoring, and alerting mechanisms to ensure accuracy and reliability of financial information.
- Develop financial models and forecasting solutions to support business planning, including LTV, retention, profitability, expected loss, and other key performance indicators.
- Perform advanced financial analysis, anomaly detection, and experimentation using Big Query, SQL, Python, and analytical frameworks.
- Collaborate with Data Engineering teams to improve data warehouse structures, reporting processes, and analytical capabilities.
- Leverage modern AI and analytics technologies to enhance financial insights, automation, and decision-making processes.
Requirements
- 5+ years of experience in data analysis, financial analytics, regulatory reporting, or related roles within fintech, payments, banking, or financial services.
- Expert-level SQL skills with experience extracting, transforming, and analyzing complex datasets in Big Query or similar data platforms.
- Strong proficiency in Python, including Pandas and Num Py, for data exploration, modeling, and advanced analysis.
- Extensive experience with business intelligence tools such as Looker, Grafana, Tableau, Power BI, or similar platforms, including building executive-level dashboards.
- Strong understanding of financial concepts including P&L structures, accounting principles, IFRS standards, and financial risk metrics such as EAD, LGD, and RWA.
- Experience defining technical requirements and collaborating with Data Engineering teams on data warehouse and reporting solutions.
- Strong analytical mindset with the ability to investigate complex datasets, identify trends, and communicate insights clearly.
- Experience working with financial compliance, audit processes, or regulatory reporting requirements is highly valuable.
- Preferred experience includes crypto payments, custody reconciliation, AML/transaction monitoring analytics, streaming data technologies such as Kafka or Kinesis, and cloud data platforms such as Spark, Snowflake, or Big Query.
- Degree in Finance, Accounting, Mathematics, Computer Science, or a related quantitative field is a plus.
Benefits
- Fully remote work opportunity within an international and agile team.
- Competitive compensation package based on experience, skills, and individual contribution.
- Opportunity to build and shape analytics processes and reporting infrastructure from the ground up.
- High-impact role supporting mission-critical financial reporting, compliance, and business decision-making.
- Career growth opportunities across technical, leadership, and cross-functional career paths.
- Collaborative culture focused on transparency, experimentation, ownership, and measurable impact.
- Opportunity to work at the intersection of finance, technology, and emerging digital financial solutions.
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.
Senior Data Analyst (Fintech) 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 Senior Data Analyst (Fintech) 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 Senior Data Analyst (Fintech) 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 (Fintech) 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!