Data Analyst:in (m/w/d) 80-100%

Benötigtes Sprachniveau: Deutsch Fließend (C2 oder höher), Englisch Fortgeschritten (C1)

Arbeitszeit: Vollzeit

Das erwartet dich:

Du möchtest datenbasierte Entscheidungen nicht nur ermöglichen, sondern aktiv mitgestalten? Dann freuen wir uns auf deine Bewerbung! In unserer neu gegründeten Data Unit entwickeln wir Analytics bei JobRad weiter: von einzelnen Auswertungen und Dashboards hin zu belastbaren, nutzbaren und skalierbaren Datenprodukten. Als Data Analyst:in arbeitest du an der Schnittstelle von Fachbereichen, Produktteams, Management und Data Engineering und hilfst dabei, aus geschäftlichen Fragestellungen wirksame Analysen, Reports und Handlungsempfehlungen abzuleiten.

Im Team Data Analytics erwarten dich folgende Aufgaben:

• Du analysierst geschäftliche, produktbezogene und prozessuale Fragestellungen und entwickelst daraus fundierte Entscheidungsgrundlagen für unterschiedliche Stakeholder.
• Du strukturierst analytische Anforderungen gemeinsam mit Fachbereichen und Produktteams und übersetzt diese in geeignete Analyseansätze, Reports, Dashboards und Self-Service-Lösungen.
• Du konzipierst, entwickelst und optimierst Analytics-Produkte im BI- und Product-Analytics-Umfeld – insbesondere mit Power BI und Amplitude – mit dem Ziel, Transparenz, Nutzbarkeit und Skalierbarkeit zu verbessern.
• Du führst explorative und Ad-hoc-Analysen auf Basis unterschiedlicher Datenquellen durch, validierst Daten und bereitest Ergebnisse klar und adressatengerecht auf.
• Du unterstützt bei der Definition und Weiterentwicklung von KPIs, Erfolgskriterien und Messlogiken sowie bei der analytischen Auswertung von Tests und Experimenten.
• Gemeinsam mit Data Engineering arbeitest du an Datenmodellen, Datenqualität und modernen Analytics-Strukturen, z. B. in Snowflake.
• Du befähigst Stakeholder durch geeignete Standards, Dokumentation und Self-Service-Ansätze zu einer wirksameren Nutzung von Daten.

Das bringst du mit:

• Mehrjährige Erfahrung in Data & Analytics, idealerweise in produktnahen oder fachbereichsübergreifenden Rollen.
• Sehr gute Kenntnisse in BI-, Ad-hoc- und Product Analytics.
• Sicherer Umgang mit SQL sowie Erfahrung mit BI-Tools wie Power BI.
• Erfahrung mit Product-Analytics-Plattformen (z. B. Amplitude) und modernen Cloud-Data-Warehouse-Umgebungen (z. B. Snowflake).
• Gute Kenntnisse in Statistik, Experimenten und analytischer Datenverarbeitung mit Python.
• Routine im Einsatz KI-gestützter Tools für Analysen und Auswertungen.
• Kommunikationsstärke sowie Fähigkeit, komplexe Ergebnisse verständlich aufzubereiten.
• Pragmatische, lösungsorientierte Arbeitsweise im Umgang mit unklaren Anforderungen und heterogenen Datenquellen.

Wir bieten dir:

• Gestalte mit uns die Mobilität von morgen – in einer Kultur, die von zwischenmenschlichem Interesse, Offenheit und Respekt lebt. Bei uns zählen deine Ideen und wer du bist. Wir bieten dir Raum zum Entfalten, ein flexibles Arbeitsumfeld und sinnvolle Benefits.
• Flexibilität: Gestalte deinen Arbeitsalltag flexibel – mit einer Kombination aus Präsenz am Standort, Homeoffice und bis zu 20 Tage im Jahr aus Ländern im EU-Ausland. Vollzeit oder Teilzeit? Beides ist möglich, auch in leitenden Funktionen.
• Rückhalt: Verlass dich auf uns: mit einer Erfolgsbeteiligung, betrieblicher Altersvorsorge, Kitazuschuss und an Kita-Belegplätzen geben wir dir Sicherheit.
• Gesundheit: Bleib fit! Mit Hansefit, Gesundheitschecks, Bewegungsraum und diversen Sportangeboten sowie -Events unterstützen wir dich dabei.
• Mobilität: Dein individuell nutzbares Mobilitätsbudget in Höhe von 135 € monatlich (z.B. für ein eigenes JobRad®, ÖPNV-Tickets etc.).
• Lernkultur: Raum zum Wachsen: ob neue Challenge, Workshop oder eine unserer vielen Weiterbildungen. Hier lernst du täglich Neues.
• Wachstum: Innovation steht bei uns im Zentrum – das bietet dir unzählige Chancen, dich fachlich und persönlich einzubringen, weiterzuentwickeln und dein Wissen stetig zu erweitern.
• Community: Campus und Kultur: hier herrscht eine besondere Atmosphäre. Gesellig, innovativ, fokussiert und per du – und immer umsorgt mit frischem Essen und leckerem Kaffee.