Auf einen Blick
- Aufgaben: Analysiere Daten und erstelle Dashboards für unsere Vertriebs- und Kundenwachstums-Teams.
- Unternehmen: Mollie, ein innovatives Unternehmen im Zahlungsverkehr mit über 250.000 Kunden.
- Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, persönliche Entwicklung und flexible Arbeitsmodelle.
- Weitere Informationen: Wachstumsmöglichkeiten und regelmäßiges Feedback zur persönlichen Entwicklung.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft des Finanzwesens und arbeite mit KI-Technologien.
- Qualifikationen: Erfahrung in SQL, Dashboard-Erstellung und Stakeholder-Management.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 75000 € pro Jahr.
Die Rolle:
Standort: Amsterdam oder Mailand
Remote/Hybrid: Hybrid
Seit 2004 haben wir ein klares Ziel: Zahlungen und Geldmanagement für jedes Unternehmen in Europa mühelos zu gestalten. Heute nutzen mehr als 250.000 Unternehmen Mollie, um Zahlungen zu erhalten, Geld zu verwalten und mit Produkten zu wachsen, die einfach, skalierbar und zuverlässig sind. Mit über 950 Mollies an mehr als 14 Standorten legen wir großen Wert auf Autonomie und Handwerk. Wir arbeiten in kleinen Teams, mit echtem Eigentum, und vertrauen darauf, dass Sie die richtigen Entscheidungen treffen. Wir bauen langfristig, daher stellen wir die Werkzeuge zur Verfügung, die Sie benötigen, Prozesse, auf die Sie sich verlassen können, und ein ausgewogenes Arbeitsumfeld, das Ihnen hilft, stolz auf Ihre Arbeit zu sein.
Ihr Einfluss:
Revenue Operations bei Mollie bedient rund 200 interne Stakeholder in den Bereichen Vertrieb, Kundenservice, Marketing und Partnerschaften. Die hier geleistete Analysearbeit fließt direkt in die Entscheidungsfindung der kommerziellen Teams ein, weist Leads zu und verwaltet die Leistung. Wenn die Daten stimmen, läuft der gesamte kommerzielle Motor besser. Diese Rolle gehört zum GTM Enablement-Team, einer kleinen Gruppe, die sich darauf konzentriert, Mollies Markteinführungsstrategie schneller und intelligenter zu gestalten. Sie werden die analytische Unterstützung für die Projekte des Teams sein. Gleichzeitig sind Sie verantwortlich für das Reporting unserer GTM-Domänen, wie z.B. Merchant Sales und CSM & Customer Growth. Das bedeutet, dass die von Ihnen produzierten Arbeiten sofort sichtbar und messbar innerhalb des Unternehmens sind. Die Domäne wächst und reift aktiv. RevOps hat kürzlich ein vollständiges Domänenmodell übernommen und wird als richtige Produkt- und Ingenieursfunktion neu aufgebaut. Hier gibt es echten Raum, um zu gestalten, wie Analysen den kommerziellen Stakeholdern bereitgestellt werden, nicht nur um Anfragen auszuführen. Im Laufe der Zeit wird erwartet, dass das Team von reaktiv zu proaktiv wechselt, und diese Rolle ist zentral, um dies zu ermöglichen.
Was Sie liefern werden:
- Eigentum und Pflege der Kern-Dashboards für GTM-Domänen, einschließlich CSM und Merchant Sales, die als Quelle der Wahrheit für kommerzielle Stakeholder dienen
- Eigentum und Pflege der HubSpot-Datenmodelle
- Definition von Erfolgsmessgrößen, Einrichtung von Datenverfolgung und Reporting für die Projekte des GTM Enablement-Teams
- Reduzierung der Dashboard-Vielfalt durch Etablierung zentralisierter, standardisierter Berichterstattung in Omni
- Durchführung von Ad-hoc-Analysen und Impact-Scoping zur Unterstützung der Entscheidungsfindung
Was Sie mitbringen:
- Starke SQL-Kenntnisse und praktische Erfahrung im Aufbau von Dashboards und Berichten in BI-Tools wie Looker, Tableau oder ähnlichem
- Solide Datenvisualisierungsfähigkeiten mit der Fähigkeit, komplexe Daten in klare, umsetzbare Ergebnisse für kommerzielle Zielgruppen zu übersetzen
- Ein grundlegendes Verständnis von Datenmodellierungskonzepten, mit der Fähigkeit, grundlegende Ingenieurpraktiken in Ihrer Arbeit anzuwenden
- Erfahrung im Management von Stakeholdern in einem kommerziellen oder vertriebsorientierten Umfeld, einschließlich der Fähigkeit, Prioritäten zu setzen und klar mit technischen und nicht-technischen Zielgruppen zu kommunizieren
- Rund vier oder mehr Jahre Erfahrung in einer analytischen Ingenieurs- oder eng verwandten Rolle, mit einem nachgewiesenen Maß an Unabhängigkeit, um Ihre eigene Arbeit zu planen und voranzutreiben
- Komfort im Arbeiten in einem schnelllebigen, kommerziell orientierten Umfeld, in dem sich Prioritäten ändern und Unklarheiten Teil des Jobs sind
Wachsen Sie auf Ihre Weise:
Bei Mollie ist Wachstum persönlich. Wir glauben, dass jeder die Chance haben sollte, seine Fähigkeiten zu entwickeln, neue Herausforderungen zu erkunden und seine Karriere nach eigenen Vorstellungen zu gestalten. Sie erhalten regelmäßiges Feedback und Leistungsbewertungen zur Unterstützung Ihrer Entwicklung, mit fairen und transparenten Gehaltsüberprüfungen auf dem Weg. Viele Mollies wechseln in neue Rollen oder übernehmen neue Projekte, um sich weiterzuentwickeln, und wir stellen aktiv intern ein, um Ihnen zu helfen, den nächsten Schritt zu machen. Egal, ob Sie auf eine Beförderung hinarbeiten, einen anderen Karriereweg erkunden oder neue Fähigkeiten aufbauen möchten, Sie werden mit den Werkzeugen, dem Vertrauen und den Möglichkeiten unterstützt, um auf Ihre Weise zu wachsen.
Entfalten Sie Ihr volles Potenzial und schließen Sie sich uns an, um finanzielle Bürokratie zu beseitigen.
KI bei Mollie:
Wir glauben an Always Be Shipping, und KI bringt diese Philosophie in jedem Team, jeder Rolle, jeden Tag zum Leben. KI ist zentral für unsere Arbeitsweise. Sie hilft uns, schneller zu arbeiten, die Arbeit zu vereinfachen und intelligentere Entscheidungen zu treffen, was einen echten Einfluss auf die Unternehmen hat, die wir bedienen. Wir suchen Menschen, die begeistert sind, KI zu nutzen, um mit uns die Zukunft der Finanzen zu gestalten.
Analytics Engineer - Revenue Operations Arbeitgeber: Mollie
Mollie ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern in Amsterdam oder Mailand eine dynamische und unterstützende Arbeitsumgebung bietet. Mit einem starken Fokus auf persönliche Entwicklung und Wachstum, regelmäßigen Feedbackgesprächen und transparenten Gehaltsüberprüfungen, fördert Mollie die Karriere seiner Mitarbeiter aktiv. Die Unternehmenskultur ist geprägt von Autonomie und Teamarbeit, was es den Mitarbeitern ermöglicht, ihre Fähigkeiten zu entfalten und an bedeutenden Projekten zu arbeiten, die einen direkten Einfluss auf das Unternehmen haben.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Analytics Engineer - Revenue Operations 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 Mollie 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 Analytics Engineer - Revenue Operations 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 Analytics Engineer - Revenue Operations bei Mollie gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Mollie 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 Mollie entscheidend sein!