Auf einen Blick
- Aufgaben: Leite die gesamte Messinfrastruktur und entwickle innovative Analyse-Strategien.
- Unternehmen: Ein kreatives Unternehmen, das Technologie und Marketing vereint.
- Vorteile: Flexibles Arbeiten, wettbewerbsfähiges Gehalt und Entwicklungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Dynamisches Team mit Fokus auf Vielfalt und Inklusion.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft des Marketings mit datengetriebenen Entscheidungen.
- Qualifikationen: 4-7 Jahre Erfahrung in Marketing-Analytics und fundierte Kenntnisse in GTM.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Über das Unternehmen
Sie haben noch nie für ein Unternehmen gearbeitet, das so ist wie Pearmill. Wir sind eine Gruppe von vielfältigen Menschen, die ihren eigenen Weg in der Welt der Technologie, des Marketings und der Werbung gehen. Wir sind eine diverse Gruppe von Designern, Ingenieuren und Vermarktern aus der ganzen Welt, die zusammenarbeiten, um Herausforderermarken und schnell wachsende Startups durch Kunst und Technologie zu unterstützen. Pearmill ist eine Performance-Marketing-Agentur, die Erwartungen übertrifft, indem sie datengestützte Erkenntnisse und unermüdliche Innovation für exponentielles Wachstum nutzt.
Über die Rolle
Wir suchen einen Analytics Lead, der den gesamten Mess-Stack verantwortet – von den Pixeln, die auf der Checkout-Seite eines Kunden feuern, bis hin zu dem Incrementality-Test, der uns sagt, ob die Meta-Kampagne tatsächlich Wirkung zeigt. Dies ist eine Spieler-Coach-Rolle: Sie werden die Messphilosophie und die Lernagenda für die Agentur festlegen, einen Junior Tracking Specialist leiten, der sich um die praktische QA und Implementierung kümmert, und direkt mit den Kunden-Teams zusammenarbeiten, um Daten in Entscheidungen umzuwandeln. Diese Rolle befindet sich an der Schnittstelle von Analytics Engineering, Messwissenschaft und Performance-Strategie. Sie werden nicht nur Dashboards erstellen – Sie werden die Tests entwerfen, die beweisen, ob unsere Arbeit funktioniert.
Was Sie besitzen werden
- Tracking & Dateninfrastruktur: Verantworten Sie die End-to-End-Tracking-Architektur über alle Kundenkonten: Google Tag Manager, GA4, CDPs (Segment, RudderStack, Teleaum usw.), Meta Pixel + CAPI, Google Ads Enhanced Conversions, TikTok Events API und andere Ad-Netzwerk-Datenpipelines.
- Messrahmen & Strategie: Erstellen Sie Messpläne für jeden Kunden: definieren Sie die KPIs, die wirklich wichtig sind, den besten Attributionsansatz für ihren Funnel und den Testfahrplan für die nächsten 6–12 Monate.
- Berichterstattung & Erkenntnisse: Erstellen und pflegen Sie Executive-Level-Dashboards (Looker Studio, Looker, Power BI oder Ähnliches), die über Schönheitsmetriken hinausgehen und den geschäftlichen Einfluss zeigen.
- Team- & Praxisentwicklung: Leiten Sie einen Junior Analytics/Tracking Specialist: setzen Sie deren Prioritäten, überprüfen Sie deren Arbeit und geben Sie ihnen einen klaren Wachstumsweg.
Sie passen gut zu uns, wenn Sie
- 4–7 Jahre Erfahrung in Marketing-Analytics, Messung oder Marketingwissenschaft in einer Performance-Agentur oder einem schnell wachsenden internen Wachstumsteam haben.
- Praktische GTM-Expertise haben: Sie haben komplexe Container-Setups selbst erstellt.
- Erfahrung mit echtem Incrementality-Testing haben.
- Ein solides Verständnis des gesamten Ad-Netzwerk-Mess-Stacks haben.
- SQL beherrschen – Sie können Ihre eigenen Abfragen schreiben, um Rohdaten abzurufen und zu validieren.
Bonuspunkte
- Python- oder R-Erfahrung für statistische Modellierung oder Automatisierung.
- Erfahrung im Aufbau oder in der Interpretation von Marketing-Mix-Modellen.
- Vertrautheit mit Messplattformen wie Northbeam, Triple Whale, Measured oder Rockerbox.
Was diese Rolle nicht ist
Dies ist keine reine Dateningenieurrolle – Sie werden nicht den ganzen Tag Pipelines schreiben. Es ist auch keine Medienkäuferrolle – Sie werden nicht für die Kampagnendurchführung verantwortlich sein. Sie sind die Person zwischen beiden: Sie stellen sicher, dass die Daten vertrauenswürdig sind, und verwenden dann diese Daten, um uns zu sagen, was tatsächlich funktioniert.
Typ: Vollzeit · Standort: Remote (Nordamerika, Westeuropa)
Diversität, Gleichheit und Inklusion
Pearmill ist ein diverses Unternehmen mit Teammitgliedern aus allen Hintergründen und Lebensbereichen. Wir sind ein global verteiltes Team und engagieren uns weiterhin dafür, ein Unternehmen aufzubauen, das die Welt, in der wir leben, repräsentiert. Wir ermutigen Kandidaten aus unterrepräsentierten Gruppen zur Bewerbung.
Analytics Lead Arbeitgeber: Pearmill
Pearmill ist ein hervorragender Arbeitgeber, der eine dynamische und inklusive Arbeitsumgebung bietet, in der Kreativität und Innovation gefördert werden. Als Analytics Lead haben Sie die Möglichkeit, Ihre Fähigkeiten in einem vielfältigen Team einzubringen und gleichzeitig Ihre Karriere durch gezielte Entwicklungsprogramme und Mentoring zu fördern. Die Remote-Arbeitsoption ermöglicht es Ihnen, flexibel zu arbeiten und gleichzeitig Teil eines globalen Netzwerks von Fachleuten zu sein, die sich leidenschaftlich für die Unterstützung von Wachstumsmarken einsetzen.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Analytics Lead 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 Pearmill 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 Lead 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 Lead bei Pearmill gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Pearmill 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 Pearmill entscheidend sein!
