Auf einen Blick
- Aufgaben: Analysiere Daten, um geschäftliche Entscheidungen zu treffen und die Kundenreise zu verbessern.
- Unternehmen: Internationale FinTech-Firma mit einem kollaborativen und wachstumsorientierten Umfeld.
- Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, kostenlose Mahlzeiten, jährliches Trainingsbudget und Teamaktivitäten.
- Weitere Informationen: Entwicklungs- und Wachstumschancen in einem dynamischen Team.
- Warum dieser Job: Nutze deine analytischen Fähigkeiten, um echte Auswirkungen auf das Geschäft zu erzielen.
- Qualifikationen: Starke analytische Fähigkeiten, Erfahrung mit Python und SQL sowie Kommunikationsgeschick.
Das prognostizierte 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: Verwenden 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 besitzen 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: Besitzen 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 Leistungsmanagement im Laufe der 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 über Reporting- und Analyseergebnisse 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 haben starke analytische Fähigkeiten und Vertrauen im Umgang mit strukturierten und unstrukturierten Daten.
- Sie verfügen über 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 einen hohen Qualitätsstandard und eine starke Aufmerksamkeit für Details.
- Sie fühlen sich wohl im Umgang mit funktionsübergreifenden Stakeholdern.
- Sie sind motiviert von kontinuierlicher Verbesserung und messbarem Einfluss.
Nice to have:
- 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 Bildungsweg und Ihrer Berufserfahrung.
- Kostenloses Mittagessen, zubereitet von unserem hauseigenen Koch, plus 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.
- Ermäßigte Mitgliedschaft beim Urban Sports Club.
- Zusätzliche Beiträge zu Ihrer betrieblichen Altersvorsorge.
- In-house Deutsch- und Englischkurse mit einem Muttersprachler, wobei 50 % der Kosten übernommen werden.
Wer wir sind:
„LYNX hilft Ihnen, in sich selbst zu investieren.“ „Arbeiten bei LYNX bedeutet, Teil der LYNX-Familie zu sein.“ „Die Entwicklungsmöglichkeiten machen LYNX zum besten Arbeitsplatz.“ Das sagen die Mitarbeiter über LYNX – und es spiegelt genau wider, was wir anbieten möchten: eine Umgebung, in der Sie das Beste aus sich herausholen können. Von unseren Büros in Amsterdam, Gent, Berlin und Prag arbeiten wir jeden Tag daran, privaten und professionellen Kunden die besten Handelsmöglichkeiten über eine schnelle, benutzerfreundliche und zuverlässige Plattform zu bieten. LYNX ist ein internationales FinTech-Unternehmen, in dem rund 300 Kollegen zum Erfolg der Kunden in Europa in einer informellen, kollaborativen und wachstumsorientierten Umgebung beitragen.
Data Analyst ( M/F/D ) Arbeitgeber: LYNX Berlin
LYNX ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern in Berlin ein dynamisches und unterstützendes Arbeitsumfeld bietet. Mit flexiblen Arbeitszeiten, einem jährlichen Weiterbildungsbudget von 2.000 € und regelmäßigen Teamausflügen fördert LYNX nicht nur die berufliche Entwicklung, sondern auch den Teamgeist. Die entspannte Unternehmenskultur und die Möglichkeit, in einem internationalen FinTech mit ehrgeizigen Wachstumsplänen zu arbeiten, machen LYNX zu einem attraktiven Arbeitsplatz für alle, die eine sinnvolle und erfüllende Karriere anstreben.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Data Analyst ( M/F/D ) erhalten könntest
✨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 LYNX Berlin 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 ( M/F/D ) 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 ( M/F/D ) bei LYNX Berlin gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei LYNX Berlin 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 LYNX Berlin entscheidend sein!
