Auf einen Blick
- Aufgaben: Analysiere Daten, um die Leistung von Bike- und Scooter-Sharing zu verbessern.
- Unternehmen: Lyft, ein innovatives Unternehmen im Bereich Mobilität.
- Vorteile: Tolle Gesundheitsleistungen, flexible Arbeitszeiten und 18 Wochen bezahlter Elternzeit.
- Weitere Informationen: Dynamisches Team mit Fokus auf nachhaltige Mobilität und persönlichem Wachstum.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Mikromobilität und arbeite an spannenden Herausforderungen.
- Qualifikationen: 3+ Jahre Erfahrung in Datenanalyse und starke SQL-Kenntnisse.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 78000 € pro Jahr.
Bei Lyft ist es unser Ziel, zu dienen und zu verbinden. Wir streben danach, dies zu erreichen, indem wir ein Arbeitsumfeld schaffen, in dem alle Teammitglieder dazugehören und die Möglichkeit haben, zu gedeihen. Daten und Analysen stehen im Mittelpunkt der Produkte und Entscheidungsfindungen von Lyft. Als Mitglied des Lyft Urban Solutions-Teams spielen Sie eine Schlüsselrolle bei der Gestaltung der Zukunft des Bike- und Scooter-Sharings, indem Sie Daten nutzen, um die Leistung unserer Bikeshare- und Scooter-Märkte in den USA zu verbessern. Ein erfolgreicher Kandidat gedeiht in einem dynamischen und kollaborativen Umfeld, hat eine natürliche Neugier und scheut sich nicht, tief einzutauchen.
In dieser Rolle werden Sie eng mit den Teams für Betrieb, Hardware, Software, Produkt und Finanzen zusammenarbeiten, um Chancen und Lücken in der Leistung zu identifizieren. Wir suchen einen leidenschaftlichen und engagierten Data Analyst, der einige der komplexesten und wirkungsvollsten Herausforderungen im Bereich Mikromobilität angeht.
Verantwortlichkeiten- Zusammenarbeit mit Produkt, Engineering, Data Science & Analytics, Betrieb, Finanzen und anderen funktionsübergreifenden Stakeholdern an Initiativen zur Verbesserung der operativen Leistung.
- Entwicklung von Rahmenbedingungen und skalierbaren Prozessen zur Optimierung von Berichterstattung, Entscheidungsfindung und Priorisierung.
- Prognose der betrieblichen Anforderungen, die erforderlich sind, um hohe Servicelevels aufrechtzuerhalten und vertragliche sowie finanzielle Ziele zu erreichen.
- Zusammenarbeit mit unseren Bike- und Scooter-Sharing-Märkten, um fortlaufende Unterstützung und tiefgehende Analysen zur Leistung zu liefern; Überwachung und Diagnose der Leistung und Präsentation der Ergebnisse an wichtige Stakeholder.
- Zusammenarbeit mit funktionsübergreifenden Teamkollegen zur Lösung komplexer Probleme, einschließlich Asset-Wartung, Systemgesundheit und Arbeitskräfteprognose.
- 3+ Jahre Erfahrung in der Datenanalyse in einem schnell wachsenden Umfeld, vorzugsweise im Bereich Beratung, Betrieb oder Transport/Logistik.
- Abschluss oder gleichwertige relevante Berufserfahrung.
- Sehr gute Kenntnisse in SQL und quantitativer Analyse; in der Lage, große Datenmengen zu analysieren, bedeutungsvolle Erkenntnisse zu gewinnen, Geschäftsprobleme zu zerlegen und umsetzbare Schlussfolgerungen zu ziehen.
- Fähigkeit, skalierbare Ansätze zu entwickeln und Datenvisualisierungen zu erstellen; Erfahrung im Aufbau von Dashboards zur Leistungsanalyse ist von Vorteil.
- Extreme Sicherheit im Umgang mit Unklarheiten.
- Fähigkeit, unklare Probleme oder unstrukturierte Fragestellungen in klar definierte Anforderungen mit minimaler Aufsicht zu übersetzen.
- Starke zwischenmenschliche Fähigkeiten, mit der Fähigkeit, Beziehungen, Vertrauen und Einfluss bei funktionsübergreifenden Partnern aufzubauen.
- Große Kommunikationsfähigkeiten (Zuhören, schriftlich und mündlich) mit der Fähigkeit, Ergebnisse und Empfehlungen zielgruppenspezifisch zu präsentieren.
- Starke Aufmerksamkeit für Details, strukturiertes Denken und Erfahrung in der Entwicklung von Prozessen zur Reduzierung menschlicher Fehler.
- Fähigkeit, reale Betriebsabläufe in analytische Problemlösungen zu kontextualisieren.
- Leidenschaft für nachhaltige Mobilität und aktive Fortbewegung.
- Ein starkes Gefühl für Produktverantwortung – Sie suchen ständig nach Möglichkeiten, das Kundenerlebnis zu verbessern und scheuen sich nicht, selbst aktiv zu werden.
- Kenntnisse in Python und zugehörigen Datenwissenschaftsbibliotheken.
- Großartige medizinische, zahnmedizinische und augenärztliche Versicherungsoptionen mit zusätzlichen Programmen, die bei Anmeldung verfügbar sind.
- Leistungen für psychische Gesundheit.
- Familienbildungsleistungen.
- Betreuungs- und Haustierleistungen.
- 401(k)-Plan mit Unternehmensbeitrag zur Unterstützung Ihrer Altersvorsorge.
- Zusätzlich zu 12 Feiertagen haben angestellte Teammitglieder einen Erholungsurlaub nach eigenem Ermessen; stundenweise Teammitglieder haben 15 Tage bezahlten Urlaub.
- 18 Wochen bezahlter Elternzeit. Biologische, adoptierte und Pflegeeltern sind alle berechtigt.
- Subventionierte Pendlerleistungen.
- Monatliche Lyft-Gutschriften und kostenlose Lyft Pink-Mitgliedschaft.
Lyft ist ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit bietet und sich für einen integrativen Arbeitsplatz einsetzt.
Data Analyst, Operations Planning Arbeitgeber: Lyft
Lyft ist ein hervorragender Arbeitgeber, der eine inklusive und dynamische Arbeitsumgebung fördert, in der alle Teammitglieder die Möglichkeit haben, zu wachsen und sich zu entfalten. Als Data Analyst im Bereich Operations Planning haben Sie die Chance, an bedeutenden Projekten im Bereich Mikromobilität zu arbeiten und dabei von umfangreichen Benefits wie flexiblen Urlaubsregelungen, umfassenden Gesundheitsleistungen und einem unterstützenden Team zu profitieren. Die Unternehmenskultur bei Lyft legt großen Wert auf Zusammenarbeit und Innovation, was Ihnen ermöglicht, Ihre Fähigkeiten in einem spannenden und sich schnell entwickelnden Umfeld weiterzuentwickeln.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Data Analyst, Operations Planning 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 Lyft 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 Data Analyst, Operations Planning 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 Data Analyst, Operations Planning bei Lyft gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Lyft 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 Lyft entscheidend sein!
