Product Data Analyst

Product Data Analyst

Hamburg Vollzeit 45000 - 65000 € / Jahr (geschätzt) Homeoffice (teilweise)
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Auf einen Blick

  • Aufgaben: Analysiere Daten, um innovative Produktideen zu entwickeln und die Nutzererfahrung zu verbessern.
  • Unternehmen: Freenow, ein dynamisches Unternehmen im Bereich smarter Mobilität.
  • Vorteile: Flexible Arbeitszeiten, Gesundheitsversorgung, Weiterbildung und mehr.
  • Weitere Informationen: Vielfältige Karrierechancen in einem unterstützenden und inklusiven Umfeld.
  • Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Mobilität und arbeite in einem kreativen, internationalen Team.
  • Qualifikationen: Erfahrung als Datenanalyst, starke analytische Fähigkeiten und Kenntnisse in SQL und Statistik.

Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 45000 - 65000 € pro Jahr.

Standort: Wir sind flexibel! Kommen Sie zu uns nach Hamburg, Berlin oder Barcelona. Freenow ermöglicht intelligentere Mobilitätsentscheidungen und hilft Menschen, sich frei zu bewegen und Städte gedeihen zu lassen. Wir suchen einen Product Data Analyst (m/w/d), der mit unseren Produktteams zusammenarbeitet, um mithilfe von Daten ein fehlerfreies Produkterlebnis zu schaffen. Sie werden Teil des Product Data Teams und arbeiten eng mit PMs, Designern, UX-Forschern, Entwicklern und anderen Datenfunktionen zusammen, um neue Produktmöglichkeiten zu entdecken, Hypothesen zu validieren und wertvolle Funktionen für unsere Nutzer zu lancieren. Seien Sie bereit, in einem multinationalen, vielfältigen, hochmotivierten und kollaborativen Team leidenschaftlicher Analysten zu arbeiten, die nach Exzellenz streben und Spaß haben möchten.

IHRE TÄGLICHEN ABENTEUER WERDEN FOLGENDES UMFASSEN:

  • Bereitstellung von Fachwissen und Zusammenarbeit mit Stakeholdern zur Generierung neuer Produktideen und Verbesserungen sowie zur Schätzung der potenziellen Auswirkungen geplanter Projekte.
  • Kontinuierliche Interaktion mit den Produktteams, um ein Verständnis für die zu lösenden Probleme zu gewinnen, Anforderungen zu sammeln und die besten Ergebnisse zu definieren, die den Geschäftsbedürfnissen entsprechen.
  • Vollständige Verantwortung für Ihre Analysen, von der Ideenfindung bis zur Kommunikation der Ergebnisse und Empfehlungen auf allen Ebenen des Unternehmens, einschließlich des oberen Managements und der Priorisierungskomitees.
  • Entwicklung und Bewertung von A/B-Testexperimenten oder anderen Analysen zur Messung und Berichterstattung über die Leistung veröffentlichter Funktionen, um sicherzustellen, dass wir die richtigen Änderungen und Funktionen in unseren Apps einführen.
  • Enge Zusammenarbeit mit unseren Entwicklern und Dateningenieuren, um Daten zu erstellen und zu erfassen, die mit der Geschäftslogik übereinstimmen und Modellierung sowie Analyse ermöglichen.
  • Einbindung über den gesamten Produktlebenszyklus, um einen datengestützten Prozess zu gewährleisten.
  • Einbringen neuer Erkenntnisse und deren Förderung durch Ihre Analysen, Dashboards und gutes Storytelling!

WIR WERTEN IDEEN ÜBER HIERARCHIEN, UND ES GIBT IMMER EINEN NEUEN WEG, DEM ZU FOLGEN, WENN IHRE IDEE ÜBERZEUGEND UND GUT UNTERSTÜTZT IST.

SIE HABEN DIE MÖGLICHKEIT, UNSERE PRODUKTE ZU STEUERN, WELCHE ART VON FUNKTIONEN ENTWICKELT WERDEN SOLLTEN UND WELCHE ÄNDERUNGEN VORGENOMMEN WERDEN SOLLTEN, UM DEN TÄGLICHEN BEDÜRFNISSEN HUNDERTTAUSENDER NUTZER ZU BEGEGNEN.

UM IN DIESER ROLLE ERFOLGREICH ZU SEIN:

  • Sie haben Neugierde in Ihrem Wesen, die Sie motiviert, zu beantworten, WARUM Dinge passiert sind, nicht nur an der Oberfläche zu kratzen, sondern auf gut fundierte, umsetzbare Ergebnisse abzuzielen.
  • Abschluss in Mathematik, Statistik, Wirtschaft, Informatik, Ingenieurwesen oder anderen Bereichen mit stark mathematisch-statistischem Hintergrund.
  • 3+ Jahre Erfahrung als Datenanalyst in einer datengestützten Analyseumgebung, vorzugsweise innerhalb von Technologieprodukten, mit direktem Kontakt zu Stakeholdern.
  • Außergewöhnliche analytische Fähigkeiten, laterales Denken und nachgewiesene Erfahrung in der Lösung hochgradig herausfordernder Probleme.
  • Sehr gute Kenntnisse in SQL, Datenbanken und statistischen Programmierwerkzeugen (z.B. Python, R), um explorative Analysen durchzuführen, Berichte zu erstellen und ETLs zu pflegen.
  • Gutes Verständnis und praktische Erfahrung in der Analyse und Interpretation von A/B-Testresultaten, unterstützt durch statistisches Wissen.
  • Erfahrung im Umgang mit Datenvisualisierungstools (z.B. Tableau, Qlikview) und Ereignisverfolgung (z.B. Mixpanel, GA, Firebase).
  • Sie sind in der Lage, Ergebnisse klar und prägnant an eine Vielzahl von Stakeholdern zu kommunizieren, um datengestützte Entscheidungen zu unterstützen, indem Sie Datenvisualisierung und Storytelling verwenden, und verfügen über ausgezeichnete Englischkenntnisse.

VORTEILE & ANREIZE IM ÜBERBLICK:

  • Flexible Arbeitszeiten
  • LinkedIn Learning
  • Sabbatical- und Sonderurlaubsrichtlinien
  • WeRoad-Partnerschaft
  • Geburtstag, 24. + 31. Dezember frei
  • Kurzfristige EU-Arbeitsrichtlinie
  • Mobilitätsguthaben
  • Krankenversicherung
  • Mitarbeiterunterstützungsprogramm
  • Zusätzliche lokale Vorteile je nach Arbeitsort!

DIVERSITÄT, GLEICHBERECHTIGUNG & INKLUSION: Freenow ist ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit bietet, und wir berücksichtigen qualifizierte Bewerber unabhängig von Rasse, Religion, nationaler Herkunft, Geschlecht, Geschlechtsidentität, sexueller Orientierung, Behinderung oder Alter. Wir möchten, dass Sie wachsen und sich weiterentwickeln, und Ihr wahres Ich zur Arbeit bringen.

ÜBER UNS: Freenow von Lyft ermöglicht intelligentere Mobilitätsentscheidungen, die Menschen helfen, sich frei zu bewegen und Städten zu gedeihen. Durch unsere Multi-Mobilitäts-App bieten wir breite Optionen für alle in 9 europäischen Märkten und über 180 Städten. Millionen von Passagieren können Dienstleistungen wie Taxis, Mietwagen, Carsharing, Autovermietung, E-Scooter, E-Bikes, E-Mopeds und öffentlichen Verkehr innerhalb einer einzigen App nutzen. Im Juli 2025 wurde Freenow von Lyft, einer globalen Mobilitätsplattform, übernommen, die Fahrer und Fahrer für Milliarden von Fahrten in Nordamerika und Europa verbindet. Gemeinsam schaffen Freenow und Lyft eine fürsorglichere und verbundene Welt mit Transport für alle. Wir sind ein globales, vielfältiges, hochmotiviertes und kollaboratives Team, das nach Exzellenz strebt und Spaß hat. Bereit für Ihre nächste Fahrt?

Product Data Analyst Arbeitgeber: Lyft

Freenow ist ein hervorragender Arbeitgeber, der flexible Arbeitsmöglichkeiten in pulsierenden Städten wie Hamburg, Berlin oder Barcelona bietet. Unser dynamisches und vielfältiges Team fördert eine Kultur der Zusammenarbeit und des Wachstums, in der Ihre Ideen geschätzt werden und Sie die Möglichkeit haben, innovative Produkte zu gestalten, die das Leben von Millionen von Nutzern verbessern. Mit umfangreichen Benefits, einschließlich Weiterbildungsmöglichkeiten und einem unterstützenden Arbeitsumfeld, sind wir bestrebt, Ihnen eine bedeutungsvolle und erfüllende Karriere zu bieten.

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Kontaktdaten:

Lyft Recruiting-Team

StudySmarter Expertenrat🤫

Wir sind der Meinung, dass Sie so Product Data Analyst erhalten könnten

Tipp Nummer 1

Sei proaktiv! Nutze LinkedIn, um mit Leuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Frag nach Insights über die Firma und zeig dein Interesse an der Position als Product Data Analyst.

Tipp Nummer 2

Bereite dich auf das Vorstellungsgespräch vor, indem du deine analytischen Fähigkeiten und Erfahrungen mit A/B-Tests präsentierst. Zeig, wie du datenbasierte Entscheidungen getroffen hast und welche Tools du dafür genutzt hast.

Tipp Nummer 3

Nutze unsere Website, um dich direkt zu bewerben! Das zeigt, dass du motiviert bist und die Initiative ergreifst. Außerdem kannst du so sicherstellen, dass deine Bewerbung direkt bei den richtigen Leuten landet.

Tipp Nummer 4

Erzähle eine Geschichte! Wenn du deine Ergebnisse und Analysen kommunizierst, mach es spannend. Verwende Datenvisualisierungen, um deine Punkte klar zu machen und die Zuhörer zu fesseln.

Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Product Data Analyst mit Bravour zu bestehen

Analytische Fähigkeiten
Aufmerksamkeit für Details
Technisches Verständnis
SQL
Statistische Programmierung (z.B. Python, R)
A/B-Test-Analyse
Datenvisualisierung (z.B. Tableau, Qlikview)

Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡

Sei authentisch!:Zeig uns, wer du wirklich bist! Deine Persönlichkeit und Leidenschaft sind genauso wichtig wie deine Qualifikationen. Lass uns in deinem Anschreiben spüren, warum du für die Rolle als Product Data Analyst brennst.

Daten, Daten, Daten!:Da wir bei Freenow datengetrieben arbeiten, solltest du in deiner Bewerbung konkrete Beispiele für deine analytischen Fähigkeiten und Erfahrungen einbringen. Erzähl uns von Projekten, bei denen du mit Daten gearbeitet hast und welche Ergebnisse du erzielt hast.

Klar und prägnant!:Halte deine Bewerbung klar und auf den Punkt. Verwende einfache Sprache und vermeide Fachjargon, wenn es nicht nötig ist. Wir wollen schnell verstehen, was du kannst und wie du uns helfen kannst, unsere Produkte zu verbessern.

Bewirb dich über unsere Website!:Der einfachste Weg, um Teil unseres Teams zu werden, ist, dich direkt über unsere Website zu bewerben. So stellst du sicher, dass deine Bewerbung an die richtige Stelle gelangt und wir sie schnellstmöglich prüfen können.

Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Lyft vorbereitet

Verstehe die Produktdaten

Mach dich mit den Produkten und Dienstleistungen von Freenow vertraut. Überlege dir, wie Datenanalysen zur Verbesserung der Nutzererfahrung beitragen können. Zeige im Interview, dass du die Herausforderungen und Möglichkeiten in der Mobilitätsbranche verstehst.

Bereite konkrete Beispiele vor

Denke an spezifische Projekte oder Analysen, die du durchgeführt hast. Sei bereit, deine Methoden zur Problemlösung und die Ergebnisse deiner Arbeit zu erläutern. Das zeigt, dass du nicht nur theoretisches Wissen hast, sondern auch praktische Erfahrung.

Zeige deine Kommunikationsfähigkeiten

Da du mit verschiedenen Stakeholdern zusammenarbeiten wirst, ist es wichtig, dass du deine Ergebnisse klar und präzise kommunizieren kannst. Übe, komplexe Daten in einfache, verständliche Geschichten zu verwandeln, um deine Punkte zu verdeutlichen.

Frage nach dem Team und der Kultur

Zeige Interesse an der Teamdynamik und der Unternehmenskultur. Stelle Fragen dazu, wie das Team zusammenarbeitet und welche Werte Freenow vertritt. Das zeigt, dass du nicht nur an der Position interessiert bist, sondern auch an der Zusammenarbeit im Team.