Auf einen Blick
- Aufgaben: Analysiere Daten, um geschäftliche Entscheidungen zu treffen und die Kundenreise zu verbessern.
- Arbeitgeber: LYNX, ein innovatives Unternehmen im Finanzsektor mit einem dynamischen Team.
- Mitarbeitervorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, kostenlose Mahlzeiten, jährliches Trainingsbudget und Teamausflüge.
- Andere Informationen: Entwickle deine Karriere in einer entspannten und informellen Arbeitsumgebung.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft des Unternehmens durch datengestützte Erkenntnisse und Lösungen.
- Gewünschte Qualifikationen: Starke analytische Fähigkeiten, Erfahrung mit Python und SQL sowie Teamarbeit.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 45000 - 65000 € pro Jahr.
Als Data Analyst spielen Sie eine Schlüsselrolle bei der Förderung datengestützter Entscheidungsfindung in einem der strategischsten Produkt- und Geschäftsbereiche von LYNX. Wir suchen vier Data Analysts, die einem unserer Kernteams beitreten: Onboarding, Demand Capture, Client Experience oder Client & Product Integrity.
- Onboarding Squad: Analysieren und verbessern Sie die Kunden-Onboarding-Reise, um sie schneller, reibungsloser und effizienter zu gestalten.
- Demand Capture Squad: Nutzen Sie Daten, um das Kundeninteresse zu verstehen und helfen Sie, Interessenten in qualifizierte Leads und Kunden umzuwandeln.
- Client Experience Squad: Analysieren Sie das Verhalten, das Feedback und die Nutzung der Plattform durch die Kunden, um das Handelserlebnis zu verbessern, die Loyalität zu erhöhen und die Abwanderung zu reduzieren.
- Client and Product Integrity Squad: Unterstützen Sie intelligentere, datengestützte Compliance- und Due-Diligence-Prozesse, die auf die Bedürfnisse und Risikoprofile der Kunden zugeschnitten sind.
In dieser Rolle helfen Sie, Daten in umsetzbare Erkenntnisse umzuwandeln, die die Kundenreisen verbessern, die kommerzielle Leistung optimieren, die Compliance-Prozesse stärken und bessere Geschäftsentscheidungen unterstützen. Sie übernehmen den gesamten Lebenszyklus der datengestützten Entdeckung, vom Verbinden und Erkunden von Daten bis hin zum Modellieren, Visualisieren und Bereitstellen von Lösungen. Ihre Arbeit wird direkt beeinflussen, wie wir wachsen, unsere Kunden bedienen und schützen.
Was Sie tun werden:
- End-to-End Analytics Ownership: Übernehmen Sie den gesamten Prozess der datengestützten Entdeckung, vom Sourcing und Erkunden von Daten bis hin zum Modellieren, Dashboarding und Bereitstellen skalierbarer Lösungen.
- Business Problem Solving: Übersetzen Sie komplexe geschäftliche Herausforderungen in praktische, datengestützte Lösungen, die messbare Auswirkungen haben.
- Dashboard & KPI Development: Erstellen Sie Dashboards, Reporting-Rahmen und Tracking-Modelle, die die Entscheidungsfindung und das Performance-Management über die Zeit unterstützen.
- Stakeholder Partnership: Arbeiten Sie eng mit Produkt-, Marketing-, Betriebs-, Compliance- und Commercial-Teams zusammen, um Prioritäten zu verstehen und Fragen in Erkenntnisse umzuwandeln.
- Data Exploration & Insight Generation: Analysieren Sie strukturierte und unstrukturierte Datensätze, um Muster, Risiken, Chancen und Wachstumshebel zu identifizieren.
- Experimentation & Optimization: Unterstützen Sie Tests, Experimente und kontinuierliche Verbesserungsinitiativen mit starken analytischen Eingaben.
- Data Quality & Governance: Stellen Sie die Datenqualität, Konsistenz und Zuverlässigkeit in Berichten und Analyseergebnissen sicher.
- Squad Impact Contribution: Je nach Ihrem Team tragen Sie zur Verbesserung von Onboarding-Flows, Lead-Konversion, Kundenloyalität, Abwanderungsreduzierung oder intelligenteren Compliance-Prozessen bei.
Wer Sie sind:
Sie sind ein neugieriger und proaktiver Analyst, der es genießt, Geschäftsprobleme mit Daten zu lösen. Sie kombinieren technische Fähigkeiten mit kommerzieller Sensibilität und kommunizieren Erkenntnisse klar und praktisch. Sie verfügen über starke analytische Fähigkeiten und Vertrauen im Umgang mit strukturierten und unstrukturierten Daten. Sie haben solide Python- und SQL-Kenntnisse, einschließlich fortgeschrittener Abfragen. Sie haben eine proaktive, selbstgesteuerte Denkweise und übernehmen Verantwortung für Ihre Arbeit. Sie kommunizieren klar und können komplexe Themen einfach erklären. Sie haben hohe Qualitätsstandards und eine starke Aufmerksamkeit für Details. Sie fühlen sich wohl im Umgang mit funktionsübergreifenden Stakeholdern. Sie sind motiviert durch kontinuierliche Verbesserung und messbare Auswirkungen.
Schön zu haben:
- Kenntnisse über Finanzmärkte und Produkte wie Optionen und Futures.
- Erfahrung in Fintech, Brokerage oder anderen datengestützten Umgebungen.
- Erfahrung mit BI-Tools und Dashboarding-Plattformen.
- Erfahrung in agilen Produktteams.
Was wir bieten:
- Ein wettbewerbsfähiges Gehalt basierend auf Ihrem Bildungshintergrund und Ihrer Berufserfahrung.
- Kostenloses Mittagessen, zubereitet von unserem hauseigenen Koch, sowie frische Säfte und Obst.
- Viel Raum für Wachstum, einschließlich eines jährlichen Schulungsbudgets von 2.000 €.
- Teamausflüge und soziale Aktivitäten mit Kollegen.
- Ein entspanntes und informelles Arbeitsumfeld.
- Rabattierte Mitgliedschaft beim Urban Sports Club.
- Zusätzlicher Beitrag zu Ihrer betrieblichen Altersvorsorge.
- In-house Deutsch- und Englischkurse mit einem Muttersprachler, wobei 50 % der Kosten übernommen werden.
Data Analyst ( M/F/D ) Arbeitgeber: Lynx Beleggen
Kontaktperson:
Lynx Beleggen HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Data Analyst ( M/F/D )
✨Tipp Nummer 1
Sei proaktiv und nutze dein Netzwerk! Sprich mit Leuten, die in der Branche arbeiten oder bei LYNX sind. Oft erfährt man über offene Stellen durch persönliche Kontakte, bevor sie offiziell ausgeschrieben werden.
✨Tipp Nummer 2
Bereite dich auf Vorstellungsgespräche vor, indem du typische Fragen für Data Analysts übst. Überlege dir Beispiele aus deiner bisherigen Erfahrung, die zeigen, wie du Daten genutzt hast, um Probleme zu lösen oder Entscheidungen zu treffen.
✨Tipp Nummer 3
Zeige deine Leidenschaft für Daten! Erstelle ein Portfolio mit Projekten, an denen du gearbeitet hast, und präsentiere, wie du Daten analysiert und interpretiert hast. Das hilft uns, deine Fähigkeiten besser zu verstehen.
✨Tipp Nummer 4
Bewirb dich direkt über unsere Website! So kannst du sicherstellen, dass deine Bewerbung schnell und effizient bearbeitet wird. Außerdem hast du die Möglichkeit, mehr über die Unternehmenskultur und das Team zu erfahren.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Data Analyst ( M/F/D )
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Sei du selbst!: Wenn du deine Bewerbung schreibst, sei authentisch und zeig uns, wer du wirklich bist. Wir suchen nach Persönlichkeiten, die zu unserem Team passen, also lass deine Leidenschaft für Daten und Analysen durchscheinen!
Mach es konkret!: Verwende konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Erfahrung, um zu zeigen, wie du Daten genutzt hast, um Probleme zu lösen oder Entscheidungen zu treffen. Das hilft uns, deine Fähigkeiten besser zu verstehen und wie du in unser Team passen könntest.
Achte auf Details!: Eine saubere und fehlerfreie Bewerbung ist ein Muss! Überprüfe deine Unterlagen auf Rechtschreibfehler und achte darauf, dass alles gut strukturiert ist. Wir lieben es, wenn du auf die kleinen Dinge achtest!
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 schnell bei uns ankommt und wir sie zügig bearbeiten können!
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Lynx Beleggen vorbereitest
✨Verstehe die Rolle
Mach dich mit den spezifischen Anforderungen der Data Analyst-Position vertraut. Überlege dir, wie deine Fähigkeiten und Erfahrungen zu den Aufgaben in den verschiedenen Squads passen, sei es Onboarding, Demand Capture oder Client Experience.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Denke an konkrete Projekte oder Situationen, in denen du Datenanalysen durchgeführt hast. Sei bereit, diese Beispiele zu teilen und zu erklären, wie sie zu messbaren Ergebnissen geführt haben. Das zeigt, dass du nicht nur theoretisches Wissen hast, sondern auch praktische Erfahrung.
✨Stelle Fragen
Bereite einige Fragen vor, die du dem Interviewer stellen kannst. Das zeigt dein Interesse an der Position und hilft dir, mehr über die Unternehmenskultur und die Erwartungen an die Rolle zu erfahren. Fragen zu den Herausforderungen der jeweiligen Squad sind besonders wertvoll.
✨Technische Fähigkeiten demonstrieren
Sei bereit, deine Kenntnisse in Python und SQL zu demonstrieren. Möglicherweise wirst du gebeten, ein Beispiel für eine Datenanalyse oder ein Dashboard zu präsentieren. Übe im Voraus, um sicherzustellen, dass du deine technischen Fähigkeiten klar und selbstbewusst kommunizieren kannst.