Team Lead Product Analyst

Team Lead Product Analyst

Wien Vollzeit 56250 - 68750 € / Jahr (geschätzt) Homeoffice möglich
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Auf einen Blick

  • Aufgaben: Leite ein Team von Analysten und forme die Zukunft der Produktanalytik.
  • Unternehmen: Wachstumsorientiertes Unternehmen mit innovativer Kultur in Österreich.
  • Vorteile: Vollzeit-Remote-Arbeit, 28 Urlaubstage, Wellness-Tage und Weiterbildungsmöglichkeiten.
  • Weitere Informationen: Mentoring-Möglichkeiten und Karrierewachstum zur Teamleitung.
  • Warum dieser Job: Werde Teil eines dynamischen Teams und beeinflusse wichtige Geschäftsentscheidungen.
  • Qualifikationen: Erfahrung in Produktanalytik und starke SQL-Kenntnisse erforderlich.

Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 56250 - 68750 € pro Jahr.

Diese Position wird im Auftrag eines Partnerunternehmens ausgeschrieben, das alle Bewerbungen und nächsten Schritte verwaltet. Unser Partner sucht einen Team Lead Product Analyst mit Sitz in Österreich. Dies ist eine wachstumsorientierte Führungsposition im Bereich Produktanalytik für einen erfahrenen Analysten, der bereit ist, seinen Einfluss über die praktische Analyse hinaus auszudehnen.

Sie werden zunächst den Fokus auf Produkt- und Geschäftsanalyse legen, während Sie schrittweise die Verantwortung für größere analytische Initiativen, Stakeholder-Beziehungen und Teamleitungsaufgaben übernehmen. Die Rolle befindet sich an der Schnittstelle von Produkt, Marketing, Wachstum, Daten und Geschäftsstrategie, was Ihnen eine breite Sicht darauf gibt, wie Daten Entscheidungen beeinflussen.

Sie werden komplexe Produkt- und Geschäftsfragen untersuchen, Chancen identifizieren und Erkenntnisse in umsetzbare Empfehlungen übersetzen. Im Laufe der Zeit werden Sie Analysten betreuen, analytische Standards gestalten und die Fähigkeiten entwickeln, die erforderlich sind, um eine Funktion im Bereich Produktanalytik zu leiten. Dies ist ein ideales Umfeld für jemanden mit starkem analytischen und geschäftlichen Urteilsvermögen, der motiviert ist, in eine Führungsrolle zu wachsen.

Verantwortlichkeiten:

  • Untersuchung von Änderungen in Produkt-, Marketing- und Geschäft KPIs, Identifizierung von Ursachen und Übersetzung der Ergebnisse in klare Geschäftsempfehlungen.
  • Durchführung von Analysen zum Nutzerverhalten, Trichter, Retention, Kohorten und Segmentierung, um die Produktleistung und das Kundenverhalten zu verstehen.
  • Entwurf, Bewertung und Interpretation von Experimenten, einschließlich A/B-Tests, CUPED/CUPAC-Methoden und der Verwendung von Proxy-Metriken.
  • Quantifizierung der erwarteten und tatsächlichen Auswirkungen von Produkt- und Marketinginitiativen und Kommunikation der Ergebnisse an relevante Stakeholder.
  • Enge Zusammenarbeit mit Produkt, Marketing, Wachstum und anderen Geschäftsteams zur Unterstützung datengestützter Entscheidungsfindung und Beeinflussung der Roadmap-Prioritäten.
  • Generierung umsetzbarer Erkenntnisse zur Verbesserung der Produktleistung, Kundenbindung, Retention und Geschäftsergebnisse.
  • Zusammenarbeit mit der Datenengineering-Abteilung zur Definition analytischer Anforderungen, Verbesserung der Datenqualität und Stärkung der Zuverlässigkeit analytischer Datensätze.
  • Beitrag zur Analyseinfrastruktur, Dashboards, Berichtsprozessen und Metriksystemen, um Erkenntnisse zugänglicher und konsistenter zu machen.
  • Hilfe bei der Etablierung analytischer Standards, bewährter Praktiken und zuverlässiger Definitionen für wichtige Produkt- und Marketingmetriken.
  • Unterstützung der Marketing- und Wachstumsanalytik, einschließlich LTV, CAC, Attribution, Trichtermessung, Leistungsanalyse und Optimierung.
  • Entwicklung und Validierung führender Indikatoren und Proxy-Metriken, die schnellere und informiertere Geschäftsentscheidungen ermöglichen.
  • Schrittweise Übernahme größerer funktionsübergreifender analytischer Projekte und eigenständige Durchführung von der Definition bis zur Lieferung.
  • Mentoring und Unterstützung von Junior-Analysten, Teilen analytischer Expertise und Stärkung der Teamfähigkeiten.
  • Teilnahme an analytischer Planung und Priorisierung sowie Entwicklung stärkerer Stakeholder-Management- und Kommunikationsfähigkeiten mit Führungskräften des Unternehmens.
  • Schrittweise Übernahme von Verantwortung für analytische Prozesse, Qualitätsstandards und Teamleistung als Vorbereitung auf eine Position als Team Lead Product Analytics.

Anforderungen:

  • Starke Berufserfahrung in der Produktanalytik mit nachweislicher Erfolgsbilanz bei der Nutzung von Daten zur Beeinflussung von Produkt- und Geschäftsentscheidungen.
  • Fortgeschrittene SQL- und starke Datenanalysefähigkeiten.
  • Praktische Erfahrung mit Produktmetriken, Trichtern, Retention, Kohortenanalysen, Experimenten und Wachstumsanalytik.
  • Starkes geschäftliches und produktbezogenes Denken mit der Fähigkeit, analytische Ergebnisse mit kommerziellen und strategischen Ergebnissen zu verknüpfen.
  • Fähigkeit, komplexe Datensätze und Analysen in klare, umsetzbare Empfehlungen für technische und nicht-technische Stakeholder zu übersetzen.
  • Exzellente Stakeholder-Management- und Kommunikationsfähigkeiten, mit dem Vertrauen, über Produkt, Marketing, Wachstum, Daten und die Unternehmensführung hinweg zusammenzuarbeiten.
  • Starkes Verantwortungsbewusstsein, Unabhängigkeit und die Fähigkeit, analytische Projekte von der Problemdefinition bis zur Implementierung und Wirkungsmessung zu führen.
  • Echtes Interesse an der Betreuung anderer und der Entwicklung in Richtung einer Führungsposition.
  • Englischkenntnisse auf Oberstufen-Niveau (B2) oder höher.
  • Verfügbarkeit für eine Standardarbeitszeit von 9:00 bis 18:00 Uhr innerhalb der Zeitzonen GMT+4 bis GMT+10.
  • Frühere Erfahrung in der Betreuung von Analysten oder der Leitung analytischer Projekte ist von Vorteil.
  • Erfahrung in Konsumgütern, Marktplätzen, SaaS, Gaming, Dating, sozialen Netzwerken, Abonnements oder anderen hochvolumigen digitalen Unternehmen ist vorteilhaft.
  • Erfahrung in der Entwicklung von Analyseframeworks, Metriksystemen oder analytischen Standards ist von Vorteil.

Vorteile:

  • Vollzeit-Remote-Arbeitsmöglichkeit.
  • 28 Kalendertage Urlaub pro Jahr.
  • 7 Wellness-Tage pro Jahr für persönliche, häusliche oder Genesungsbedürfnisse ohne Nutzung von Krankheitsurlaub.
  • Empfehlungsprämien von bis zu 5.000 $ für erfolgreiche Kandidatenempfehlungen.
  • 50% Erstattung für berufliche Schulungen, internationale Konferenzen und Branchenveranstaltungen.
  • Unternehmensrabatte für Englischkurse.
  • Gesundheitsleistungen, einschließlich einer Entschädigung von bis zu 1.000 $ brutto pro Jahr und Mitarbeiter für berechtigte Mitarbeiter, die nicht durch die betriebliche Krankenversicherung abgedeckt sind, die für persönliche Krankenversicherungen oder berechtigte medizinische Ausgaben für den Mitarbeiter und nahe Verwandte verwendet werden kann.
  • Unterstützung am Arbeitsplatz, einschließlich ausgestatteter Arbeitsplätze und notwendiger Ausrüstung in Büros oder Co-Working-Standorten.
  • Erstattung von berechtigten Home-Office- oder Co-Working-Ausgaben von bis zu 1.000 $ brutto einmal alle drei Jahre, abhängig vom Standort und den geltenden Bedingungen.
  • Internes gamifiziertes Anerkennungsprogramm, bei dem Kollegen Prämien vergeben können, die gegen Merchandise, Teambuilding-Aktivitäten, Massagezertifikate und andere Belohnungen eingelöst werden können.
  • Gelegenheit, sich in Richtung einer Position als Team Lead Product Analytics zu entwickeln, mit zunehmendem Eigentum, Führungsexposition und Verantwortung.
  • Details zur Vergütung und die anfängliche Gehaltsspanne werden den Kandidaten während des Rekrutierungsprozesses vor Beginn der Beschäftigung mitgeteilt.

Team Lead Product Analyst Arbeitgeber: Jobgether

Unser Partnerunternehmen bietet eine hervorragende Arbeitsumgebung für Produktmanager, die in einem dynamischen und internationalen Umfeld tätig sein möchten. Mit flexiblen, vollständig remote Arbeitsmöglichkeiten und Zugang zu urbanen Büros in Paris, Lille oder London fördert das Unternehmen Innovation und Zusammenarbeit. Zudem werden umfassende Gesundheits- und Rentenpläne sowie kontinuierliche Entwicklungsmöglichkeiten geboten, um sicherzustellen, dass Mitarbeiter in ihrer Karriere wachsen und sich wohlfühlen.

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Kontaktdaten:

Jobgether Recruiting-Team

StudySmarter Expertenrat🤫

Wir sind der Meinung, dass du so Team Lead Product Analyst 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 Team Lead Product Analyst mit Bravour zu bestehen

Produktanalyse
Datenanalyse
SQL
Experimentdesign
Kohortenanalyse
Retention-Analyse
Stakeholder-Management

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 Team Lead Product Analyst 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!