Auf einen Blick
- Aufgaben: Analysiere Daten, unterstütze Produktteams und automatisiere Arbeitsabläufe mit KI-Tools.
- Unternehmen: Kayzen, ein innovatives Unternehmen im Bereich programmatic Advertising.
- Vorteile: Karrierewachstum, flexibles Homeoffice, $500 für Büroeinrichtung und $1000 für Weiterbildung.
- Weitere Informationen: Werde Teil eines dynamischen, multinationalen Teams mit einer Leidenschaft für großartige Produkte.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der AdTech-Branche und arbeite mit einem globalen Team.
- Qualifikationen: Mindestens 2 Jahre Erfahrung in AdTech und starke SQL-Kenntnisse.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Hallo, ich bin Ashish, Product Operations Lead bei Kayzen, und ich suche einen Product Analyst, der unser Team verstärkt. Kayzen ist eine mobile Demand-Side-Plattform (DSP), die sich der Demokratisierung der programmatischen Werbung widmet. Wir ermöglichen führenden Apps, Agenturen, Media Buyers und Marken, programmatische Kundenakquise, Retargeting und Markenleistungs-Kampagnen über unsere Self-Service- und Managed-Service-Optionen durchzuführen.
Das Team der Produktanalyse befindet sich an der Schnittstelle von Daten, Produkt, Geschäft und Technik. Wir sind eine hochmotivierte Gruppe, die sich zum Ziel gesetzt hat, die Multi-Milliarden-Dollar-Werbe-Technologiebranche zu revolutionieren. Sie werden mit einem sorgfältig ausgewählten, vielfältigen und global verteilten Team zusammenarbeiten, das Kundenservice, Technik, Datenwissenschaft, Design, Produkt und mehr umfasst.
Warum diese Rolle
Als unser Product Analyst werden Sie die analytische Schicht besitzen, die unser Produkt ehrlich und schnell hält. Sie werden tiefe Produktintuition mit starken SQL-Fähigkeiten und KI-unterstützten Workflows kombinieren, um Probleme zu diagnostizieren, Erkenntnisse zu gewinnen und schneller als in einer traditionellen Analystenrolle zu arbeiten. Dies geht über den Aufbau von Dashboards hinaus — Sie werden gestalten, wie wir unser Produkt verstehen, wiederkehrende Untersuchungsarbeiten mit LLM-Tools automatisieren und direkt Entscheidungen im Produkt- und Ingenieurwesen mit Daten beeinflussen.
Was Sie tun werden
- Datenanalyse & Erkenntnisse: Eine breite Palette analytischer Techniken anwenden, um umsetzbare Erkenntnisse aus reichhaltigen Produkt- und Ereignisdaten abzuleiten. Eng mit dem Produktteam als datengestützter Berater und Partner bei strategischen Entscheidungen und der Priorisierung des Fahrplans zusammenarbeiten.
- Produktunterstützung & Debugging: Als Ansprechpartner für die Analyse, das Debugging und die Lösung von Produktproblemen in Zusammenarbeit mit Technik, Produkt und Geschäft fungieren.
- Automatisierung & KI-gestützte Workflows: LLMs (GPT/Claude und ähnliche Tools) nutzen, um wiederkehrende Analysen, Anomalietriage, Datenbriefings und BI-Anfragen zu automatisieren.
- Kollaboration über Abteilungen hinweg: Mit Technik, Daten, Kundenservice und Produktteams an datenbezogenen Initiativen und ad-hoc Untersuchungen zusammenarbeiten.
Voraussetzungen
- 2+ Jahre Erfahrung in der AdTech-Branche in einer Daten-, Analyse- oder Produktanalystenrolle.
- Ausgezeichnete SQL-Kenntnisse: Sicher im Schreiben komplexer Abfragen, einschließlich Joins, CTEs, Fensterfunktionen und Aggregationen gegen große Datensätze.
- Praktische Erfahrung mit BI- und Datenexplorationstools (z.B. Redash, Looker, Metabase oder ähnliche).
- Aktiver Nutzer von KI-Tools (GPT, Claude oder ähnliche) zur analytischen Automatisierung, Datenzusammenfassung und Workflow-Beschleunigung.
Was bieten wir?
- Außergewöhnliche Karrierewachstums- und Lernmöglichkeiten.
- Eine einzigartige Gelegenheit, Teil eines erfahrenen Teams von Branchenexperten und Unternehmern zu sein, die massive Veränderungen im Adtech-Markt bewirken.
- Direkte, tägliche Arbeitserfahrung mit dem Management.
- Ein flexibles Homeoffice-Arrangement.
- Ein Budget von 500 $ für die Einrichtung des Homeoffices.
- Ein jährliches Budget von 1000 $ für Lernen und Entwicklung.
Product Analyst (m/f/d) Arbeitgeber: Kayzen
Kayzen ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern in Berlin nicht nur ein inspirierendes Arbeitsumfeld bietet, sondern auch die Möglichkeit zur persönlichen und beruflichen Weiterentwicklung. Mit einer positiven Feedbackkultur und der Unterstützung bei Tech-Konferenzen fördert das Unternehmen Innovation und Teamarbeit, während moderne Technologien wie MacBooks oder PCs für eine optimale Arbeitsausstattung sorgen.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Product Analyst (m/f/d) 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 Kayzen 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 Product Analyst (m/f/d) 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 Product Analyst (m/f/d) bei Kayzen gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Kayzen 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 Kayzen entscheidend sein!
