Auf einen Blick
- Aufgaben: Analysiere LiveOps-Performance und identifiziere Chancen für Spiele-Events.
- Unternehmen: Dynamisches Unternehmen in der Gaming-Branche mit innovativen Projekten.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, flexible Arbeitszeiten und Entwicklungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Arbeiten in einem kreativen Team mit viel Raum für persönliche Entfaltung.
- Warum dieser Job: Gestalte die Spielerfahrung und beeinflusse monetäre Entscheidungen direkt.
- Qualifikationen: Mindestens 2 Jahre Erfahrung in Produkt-/Spielanalytik und starke SQL-Kenntnisse.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Responsibilities
- Live Ops performance steering.
You monitor and analyze event cycles, feature rollouts, and in‑game promotions, and you proactively highlight opportunities and risks (e. g., pacing, difficulty spikes, churn signals).
- Economy & progression analysis. You evaluate sinks/sources, resource inflation, and progression friction, and you advise on economy tuning to balance fun, fairness, and revenue.
- Experimentation & uplift measurement.
You co‑own A/B tests for events, offers, and monetization features – defining hypotheses, success metrics, and guardrails, then quantifying incremental impact (uplift, cannibalization, long‑term effects).
- Monetization & full‑funnel insights.
You are confident working with both marketing and monetization KPIs - tracking the funnel from acquisition through offer performance - and translate findings into concrete areas of improvement that help the product reach its goals.
- Dashboards & decision support. You build and maintain self‑serve reporting for Live Ops and monetization, enabling fast decisions during event operations and post‑mortems.
- Cross‑functional alignment.
You collaborate with designers, product owners, and developers to improve tracking, ensure clean definitions of KPIs, and communicate results in a way that drives next actions.
Requirements
- Relevant experience. 2+ years in product/game analytics, in Free‑to‑Play with exposure to Live Ops and monetization topics (events, offers, economy, segmentation).
- Strong SQL. You write performant queries on large event datasets, validate tracking logic, and are comfortable with joins, window functions, and cohort/funnel analysis.
- Statistics you can apply. You understand experiment design, significance, bias pitfalls, and how to balance speed with rigor in a Live Ops environment.
- Analytical tooling.
Confident in Microsoft Excel for rapid analysis and Power BI for clear, reliable dashboards.
You also bring working familiarity with AI assistants like Claude and have used Python in an analytical context before.
- Monetization & F2P fluency.
You know common F2P concepts (conversion, payer lifecycle, LTV, price elasticity, cannibalization) and follow the broader market – you play and observe live games, spot trends, and can connect them to product and monetization decisions.
- Clear communication. You present insights as decisions: what happened, why it matters, what we should do next – tailored to mixed audiences.
- Ownership & drive.
You work in a self‑driven way, ask the right questions before they're asked, and prioritize by impact.
You thrive in a cadence‑driven Live Ops setup and keep digging until you find the “so what?” behind the numbers.
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StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Game Analyst erhalten könnten
✨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 Jobtailor 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 Game Analyst 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 Game Analyst bei Jobtailor gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Jobtailor 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 Jobtailor entscheidend sein!
