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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Hilf uns, datenbasierte Entscheidungen zu treffen und baue Dashboards für E-Commerce.
- Arbeitgeber: Innovatives Unternehmen mit einer Kultur der Zusammenarbeit und Verantwortung.
- Mitarbeitervorteile: Flexibles Arbeiten, 30-50 Urlaubstage und ein jährliches Weiterbildungsbudget von 1.500 €.
- Warum dieser Job: Gestalte Produkte mit echtem Impact und arbeite mit neuen Technologien.
- Gewünschte Qualifikationen: Studium in Mathematik, Informatik oder Data Science und erste Erfahrung in Data Analytics.
- Andere Informationen: Direktes Mentorship und hervorragende Karrierechancen in einem dynamischen Umfeld.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 45000 - 65000 € pro Jahr.
Deine Mission: Du hilfst uns, datenbasierte Entscheidungen zur neuen Normalität zu machen.
- Du baust Dashboards und KPI-Systeme für E-Commerce, Marketing und Finance.
- Du analysierst Traffic-, Conversion- und Customer-Journey-Daten und identifizierst Wachstumshebel.
- Du verbindest Daten aus Shop, CRM, Marketing und App und hilfst beim Aufbau sauberer, skalierbarer Datenpipelines.
- Du arbeitest am Aufbau unserer Data- & Analytics-Infrastruktur (inkl. Data Warehouse).
- Du automatisierst Reporting und Datenprozesse mit Python, APIs und AI-Tools.
- Du übersetzt Daten in klare Insights für Teams und Management.
Was Dich erwartet:
- Direktes Mentorship durch einen erfahrenen Data Engineer.
- Verantwortung & Ownership ab Tag 1 – mit echtem Gestaltungsspielraum.
- Produkte mit echtem Impact, die täglich Millionen Menschen helfen.
- Flexibles Arbeiten im Hybridmodell (60 % Office / 40 % Home Office).
- Work-Life-Balance: 30–50 Urlaubstage plus bis zu 30 Tage Workation pro Jahr.
- Weiterentwicklung: 1.500 € jährliches Weiterbildungsbudget.
- Benefits: JobRad, Wellpass, Mobilitätszuschuss, Produkt-Rabatte, Corporate Benefits.
- Office-Kultur: Müsli-Bar, Siebträger, Walkpads & Hunde.
- Kununu Top Company – seit fünf Jahren in Folge.
So kannst Du bei uns punkten:
- Studium im Bereich Mathematik, Informatik, Data Science oder vergleichbar.
- Erste praktische Erfahrung in Data Analytics, Data Science oder Data Engineering.
- Gute Kenntnisse in SQL und Python sowie erste Erfahrung mit BI-Tools (z. B. Power BI, Tableau, Looker).
- Grundverständnis für Datenintegration, APIs und Datenstrukturen.
- Idealerweise Erfahrung mit Statistik, Experimenten oder A/B Testing.
- Erste Berührungspunkte mit CRM-Systemen (z. B. HubSpot oder Salesforce) oder E-Commerce-/Marketing-Daten.
- Analytisches Denkvermögen und schnelle Auffassungsgabe sowie die Fähigkeit, komplexe Daten verständlich zu kommunizieren.
- Strukturierte, eigenständige Arbeitsweise und Lust, mit neuen Tools & AI zu arbeiten.
- Sehr gute Deutschkenntnisse (Wort & Schrift).
Wenn du Lust hast, Daten wirklich zu verstehen statt nur zu reporten, Zusammenhänge sichtbar zu machen und mit deinen Insights echten Impact auf unser Business zu haben, dann bewirb dich – auch wenn du nicht jeden Punkt zu 100 % erfüllst. Entscheidend sind dein analytisches Denken, deine Neugier und dein Drive, aus Daten bessere Entscheidungen zu machen!
(Junior) Data Analyst / Data Engineer E-Commerce (m/w/d) Arbeitgeber: Liebscher & Bracht Ausbildungen GmbH
Kontaktperson:
Liebscher & Bracht Ausbildungen GmbH HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: (Junior) Data Analyst / Data Engineer E-Commerce (m/w/d)
✨Tip Nummer 1
Sei proaktiv! Nutze LinkedIn, um mit Leuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Schicke ihnen eine Nachricht und stelle Fragen zu ihren Erfahrungen – das zeigt dein Interesse und kann dir wertvolle Einblicke geben.
✨Tip Nummer 2
Bereite dich auf Vorstellungsgespräche vor, indem du typische Fragen für Data Analysten und Data Engineers übst. Denk daran, auch deine eigenen Fragen vorzubereiten, um zu zeigen, dass du wirklich an der Position interessiert bist.
✨Tip Nummer 3
Nutze unsere Website, um dich direkt zu bewerben! Das gibt dir die Möglichkeit, dich von anderen Bewerbern abzuheben und zeigt, dass du die Initiative ergreifst. Außerdem kannst du so sicherstellen, dass deine Bewerbung direkt bei uns landet.
✨Tip Nummer 4
Zeige deine Leidenschaft für Daten! Teile in Gesprächen oder Interviews Beispiele, wie du Daten genutzt hast, um Probleme zu lösen oder Entscheidungen zu treffen. Das macht dich für uns als Arbeitgeber besonders interessant.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: (Junior) Data Analyst / Data Engineer E-Commerce (m/w/d)
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Mach deine Bewerbung persönlich: Zeig uns, wer du wirklich bist! Verwende eine freundliche und authentische Sprache, um deine Motivation und Leidenschaft für die Datenanalyse zu vermitteln. Lass uns wissen, warum du Teil von StudySmarter werden möchtest.
Betone deine relevanten Erfahrungen: Egal, ob es sich um Praktika, Projekte oder Studien handelt – erzähl uns von deinen bisherigen Erfahrungen in Data Analytics oder Data Engineering. Zeige auf, wie du mit SQL, Python oder BI-Tools gearbeitet hast und welche Erfolge du erzielt hast.
Sei konkret bei deinen Fähigkeiten: Statt nur allgemeine Aussagen zu treffen, nenn konkrete Beispiele für deine Kenntnisse in Datenintegration, APIs oder Statistik. Das hilft uns, ein besseres Bild von deinem Skillset zu bekommen und wie du unser Team unterstützen kannst.
Bewirb dich über unsere Website: Wir empfehlen dir, deine Bewerbung direkt über unsere Website einzureichen. So stellst du sicher, dass wir alle Informationen schnell und einfach erhalten und du die besten Chancen auf eine Einladung zum Gespräch hast!
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Liebscher & Bracht Ausbildungen GmbH vorbereitest
✨Verstehe die Daten
Mach dich mit den verschiedenen Datentypen und -quellen vertraut, die im E-Commerce verwendet werden. Sei bereit, über deine Erfahrungen mit SQL und Python zu sprechen und wie du diese Tools genutzt hast, um Daten zu analysieren und Insights zu gewinnen.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Überlege dir spezifische Projekte oder Aufgaben, bei denen du Datenanalysen durchgeführt hast. Zeige, wie du KPIs definiert und Dashboards erstellt hast, um Entscheidungen zu unterstützen. Das macht deinen Beitrag greifbar und zeigt deine praktische Erfahrung.
✨Zeige deine Neugier
Stelle Fragen über die Dateninfrastruktur und die Tools, die das Unternehmen verwendet. Das zeigt dein Interesse an der Position und dass du bereit bist, dich weiterzuentwickeln. Frage auch nach den Herausforderungen, die das Team aktuell hat, und wie du helfen könntest.
✨Kommuniziere klar
Übe, komplexe Daten einfach und verständlich zu erklären. Du wirst oft mit verschiedenen Teams kommunizieren müssen, also sei darauf vorbereitet, deine Insights so zu präsentieren, dass sie für alle nachvollziehbar sind. Das ist entscheidend für den Erfolg in dieser Rolle.