Auf einen Blick
- Aufgaben: Analysiere riesige Datenmengen und entwickle wertvolle Insights für unser Business.
- Unternehmen: Kayzen, ein innovatives Unternehmen im Bereich Mobile Marketing mit einem dynamischen Team.
- Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, internationale Zusammenarbeit und spannende Projekte.
- Weitere Informationen: Wachstumsmöglichkeiten und eine großartige Lernkultur in einem internationalen Team.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Ad-Tech-Branche und arbeite an bedeutenden Herausforderungen.
- Qualifikationen: Erfahrung in Datenanalyse, SQL, Python und Business Intelligence Tools.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 55000 - 70000 € pro Jahr.
Kayzen powers the world’s best mobile marketing teams to take programmatic in-house. Built on the drei Schlüsselbereiche Leistung, Transparenz und Kontrolle, Kayzen ist eine Softwareplattform, die führenden App-Entwicklern, Agenturen und Unternehmern ermöglicht, programmatische Nutzerakquise, Retargeting und Upper-Funnel-Kampagnen intern durchzuführen. Mit Engineering-Teams in Berlin und Bangalore arbeiten wir an einigen der komplexesten Probleme im Ad-Tech und bauen skalierbare Systeme, die täglich 60 Milliarden Anzeigenanfragen von über 1 Milliarde einzigartigen Nutzern weltweit verarbeiten.
Analytics & Insights Team
Sie werden eines der Gründungsmitglieder unseres Analytics & Insights-Teams sein. Dies gibt Ihnen die Möglichkeit, mit einem extrem hohen Maß an Freiheit zu arbeiten und den Fokus und die Roadmap des Teams zu gestalten. Sie erhalten umfassende Unterstützung von unserem Data Engineering-Team, um auf die ~10 TB Daten zuzugreifen, die wir jeden Tag in unseren verschiedenen Rechenzentren speichern. Ihre Aufgabe besteht darin, Analysen und Produktmerkmale auf Basis dieser Daten zu erstellen und wertvolle Einblicke für unsere Geschäftsteams und Kunden abzuleiten.
Verantwortlichkeiten
- Analysieren Sie mehrere Terabyte strukturierter Daten, die täglich generiert werden, und identifizieren Sie Muster, um Geschäftsempfehlungen abzuleiten.
- Formulieren Sie Fragen, die uns helfen, die Geschäft KPIs zu verbessern, und leiten Sie Ihre Datenanalyse, um tiefgreifende Antworten zu finden.
- Leiten Sie datengestützte Geschäftsanalysen, die darauf abzielen, die Leistung unserer Systeme durch ein besseres Verständnis der riesigen Datenmengen, die wir haben, zu verbessern, z.B. um Betrug zu reduzieren, die Konversionsraten zu verbessern und eine präzisere Zielgruppenansprache zu ermöglichen.
- Arbeiten Sie eng mit unserem Client Success-Team zusammen, um die Bedürfnisse unserer Kunden zu verstehen und Ideen zu entwickeln, wie diese mit intelligenter Datenanalyse gelöst werden können.
- Geben Sie Inputs und Empfehlungen für unsere Datenwissenschaftsmodelle und arbeiten Sie eng mit Datenwissenschaftlern zusammen, um die Präzision unserer Vorhersagemodelle zu verbessern.
- Arbeiten Sie eng mit Engineering und Produkt zusammen und tragen Sie in allen Phasen des Produktentwicklungszyklus bei.
Anforderungen
- Expertise in Datenmodellierung, Zugriff, Verarbeitung und Datenvisualisierung.
- Starke analytische Fähigkeiten und Erfahrung mit Business Intelligence-Tools und -Sprachen (SQL, Python, R, Tableau oder andere Datenvisualisierungstools).
- Komfortabel mit Big Data-Technologien (Hadoop, MapReduce, Hive, Pig usw.).
- Bereitschaft, tief einzutauchen, schnell zu experimentieren und Dinge zu erledigen.
- Hoher Pragmatismus und geschäftsorientierte Datenanalyse.
- Aufmerksamkeit für Details, Datenqualität und Genauigkeit der Ergebnisse.
- Leidenschaft für die Schaffung großartiger Produkte und Erlebnisse für unsere Kunden.
- Hohe Kreativität und schnelle Problemlösungsfähigkeiten, ein Selbststarter mit zielorientiertem Fokus.
- Vorherige Erfahrung in der Ad-Tech-Branche bevorzugt.
Was bieten wir?
- Eine Gelegenheit, mit einem hochmotivierten Team von Ad-Tech-Veteranen zu arbeiten, die nichts weniger als die Veränderung unserer Branche mit besserer Software anstreben.
- Diese Rolle ist ein idealer Einstiegspunkt, wenn Sie in Zukunft eine Karriere als Datenwissenschaftler in Betracht ziehen, da Sie an der Schnittstelle von Datenanalyse und Datenwissenschaft arbeiten.
- Sie erhalten wertvolle Einblicke in das mobile Marketing, Unternehmertum und haben einen großen Einfluss auf die Gestaltung der Expansion und des Erfolgs von Kayzen weltweit.
- Sie haben die Möglichkeit, Verantwortung zu übernehmen und Ihre eigenen Projekte zu leiten.
- Sie arbeiten direkt mit den Gründern, wo Sie einen massiven Einfluss auf die Organisation haben können.
- Sie erleben eine hervorragende Lernkultur.
- Sie sind Teil eines unterhaltsamen, internationalen Teams herausragender Talente.
- Sie genießen ein wettbewerbsfähiges Vergütungspaket und vieles mehr.
Interessiert? Schreiben Sie uns an talent(@)kayzen.io
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Senior Data Analyst, Berlin, Germany 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 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 Senior Data Analyst, Berlin, Germany 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, Berlin, Germany 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!
