Auf einen Blick
- Aufgaben: Analysiere Daten, um geschäftliche Entscheidungen zu treffen und die Kundenreise zu verbessern.
- Unternehmen: LYNX, ein innovatives Unternehmen im Finanzsektor mit einem dynamischen Team.
- Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, kostenlose Mahlzeiten, jährliches Trainingsbudget und Teamausflüge.
- Weitere Informationen: Entwickle dich in einer entspannten Umgebung mit vielen Wachstumschancen.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft des Unternehmens durch datengestützte Erkenntnisse und Lösungen.
- Qualifikationen: Starke analytische Fähigkeiten, Erfahrung mit Python und SQL sowie Teamarbeit.
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 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 Wachstumstreiber 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 Dashboard-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: Lynxbroker
LYNX ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern die Möglichkeit bietet, in einem dynamischen und internationalen Umfeld zu arbeiten. Mit einem wettbewerbsfähigen Gehalt, einer großzügigen Altersvorsorge und einem umfangreichen Budget für Weiterbildung fördert das Unternehmen die persönliche und berufliche Entwicklung seiner Mitarbeiter. Die informelle Arbeitsatmosphäre, regelmäßige Teamevents und die Bereitstellung von frischen Mahlzeiten und Snacks tragen dazu bei, dass sich die Mitarbeiter wohlfühlen und motiviert sind, ihre besten Leistungen zu erbringen.
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 Lynxbroker 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 Lynxbroker gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Lynxbroker 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 Lynxbroker entscheidend sein!
