Location: We are flexible! Come and join us either in Hamburg, Berlin or Barcelona.
Freenow empowers smarter mobility decisions helping people to move freely and cities to thrive.
We are looking for a Product Data Analyst (m/f/d) to collaborate with our product squads, using data to build a flawless product experience. You will join the Product Data Team and work closely with PMs, designers, UX researchers, developers, and other data functions to discover new product opportunities, validate hypotheses, and launch valuable features to our users.
Be ready to work in a multinational, diverse, highly motivated and collaborative team of passionate analysts who strive for excellence and like to have fun. Are you ready for your next ride?
YOUR DAILY ADVENTURES WILL INCLUDE:
- Providing expertise and collaborating with stakeholders to generate new product feature ideas and improvements, and also estimating the potential impact of planned projects.
- Continuously engaging with the product squads to gain an understanding of the problems that need to be solved, gathering requirements, and defining the best deliverables to match the business needs.
- Having full ownership of your analysis, from ideation to communication of results and making recommendations to all levels of the company including senior management and prioritization committees.
- Developing and evaluating A/B test experiments or other analyses to measure and report the performance of released features, ensuring that we are launching the correct changes and features in our apps.
- Working closely with our developers and data engineers to create and capture data that is aligned with the business logic and allows modeling and analysis.
- Being involved throughout the complete product lifecycle in order to guarantee a data-driven process.
- Bringing new insights and championing them using your analyses, dashboards, and good storytelling! We value ideas over hierarchy, and there's always a new path to follow if your idea is convincing and well-backed with data.
- You will have the opportunity to steer our products, which kind of features should be developed, and which changes should be made to solve hundreds of thousands of users' daily needs.
TO BE SUCCESSFUL IN THIS ROLE:
- You have curiosity in your essence, which motivates you to answer WHY things happened, not only scratching the surface, but aiming for well-founded actionable results
- Degree in Mathematics, Statistics, Economics, Computer Science, Engineering, or other fields with a strong mathematical-statistical background
- 3+ years experience in working as a Data Analyst in a data-driven analytics environment, preferably within tech product organizations, having direct contact with stakeholders.
- Exceptional analytical skills, lateral thinking, and proven experience in solving highly challenging problems.
- Very good knowledge of SQL, databases, and statistical programming tools (e.g. Python, R) so that exploratory analyses can be performed, reports created and ETLs maintained
- Good understanding and hands-on experience in analyzing and interpreting A/B test results, backed by statistical knowledge.
- Experience in working with data visualisation tools (e.g.Tableau, Qlikview) and event tracking (e.g. Mixpanel, GA, Firebase)
- You are able to communicate findings in a concise and clear manner to a wide variety of stakeholders to support data-driven decision making by using data visualisation and storytelling and have excellent English communication skills.
BENEFITS & PERKS IN A NUTSHELL:
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| Plus more local benefits depending on your work location! |
DIVERSITY, EQUITY & INCLUSION:
Freenow is an equal opportunity employer and we consider qualified applicants regardless of race, religion, national origin, gender, gender identity, sexual orientation, disability or age.
We want you to grow and evolve, bring your true self to work.
ABOUT US:
Freenow by Lyft empowers smarter mobility decisions, helping people to move freely and cities to thrive. Through our multi-mobility app, we feature broad options for everyone across 9 European markets and over 180 cities. Millions of passengers can access services including taxis, private hire vehicles, carsharing, car rental, e-scooters, e-bikes, e-mopeds, and public transport within a single app.
In July 2025 Freenow was acquired by Lyft, a global mobility platform, which connects riders and drivers for billions of rides across North America and Europe. Together, Freenow and Lyft are creating a more caring and connected world, with transportation for everyone. We are a global, diverse, highly motivated, and collaborative team that strives for excellence and likes to have fun. Ready for your next ride?
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Product Data Analyst 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!
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 Data Analyst 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!
