Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle quantitative Analysen zur Steuerung der Vertriebsstrategie und Pipeline-Entscheidungen.
- Unternehmen: GetYourGuide, ein innovatives Unternehmen im Reisebereich mit globaler Reichweite.
- Vorteile: Jährliches Wachstumsbudget, flexible Arbeitszeiten und Gesundheitsleistungen.
- Weitere Informationen: Internationale Arbeitsumgebung mit hervorragenden Entwicklungsmöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft des Reisens mit datengetriebenen Entscheidungen und wachsendem Einfluss.
- Qualifikationen: Mindestens 5 Jahre Erfahrung in Datenanalyse und starke Kenntnisse in SQL und Python.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60750 - 74250 € pro Jahr.
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Team mission
The Analytics department's mission is to enable the organisation to take action based on data.
We work on a variety of problems and datasets as members of cross-functional mission teams.
We take ownership of the entire analytics funnel, from exploration through recommendations to impact measurement and take pride in the insights we generate.
In this analytics role , you will be a key partner to the Rev Ops and Sales organization, helping leaders and reps make sharper, faster decisions across the full revenue funnel.
You will tackle complex and ambiguous questions, helping to quantify pipeline health, forecast performance, and build the business case for go-to-market initiatives.
A major part of your role will be to guide the sales planning and execution cycle through rigorous analysis, from territory and quota design to performance tracking and the delivery of recommendations.
You will play a crucial part in providing the insights needed to prioritize opportunities, evaluate rep and channel effectiveness, and create a more efficient, data-driven sales motion.
- Your mission
- Develop quantitative analysis to drive sales strategy, forecasting, and pipeline decisions.
- In collaboration with sales leadership, identify growth opportunities, bottlenecks, and risks across the funnel.
- Collaborate with Sales, Rev Ops, and Finance leads to develop a comprehensive understanding of the end-to-end revenue cycle.
- Design and implement data models, dashboards, and KPIs to guide territory planning, quota setting, and team performance.
- Contribute to a learning and experimentation culture by promoting hypothesis-driven testing of sales plays, incentives, and processes.
- Answer the big questions to push our understanding of what drives sales performance and customer conversion.
- Contribute to the strategic thinking of the team by being a thought partner to Sales and Revenue leadership.
- Your toolkit
- 5+ years of relevant experience interpreting data in an analytics, sales operations, or data science role.
- Excellent stakeholder management & communication skills, including presenting to senior sales leadership.
- Strong knowledge of SQL and Python.
- Strong experience with sales funnel, pipeline, and forecasting analysis, ideally in Salesforce.
- Strong statistical background and proficiency with advanced methods (e. g. cohort analysis, forecasting models, causal inference, or quasi-experimentation).
- Ability to understand rep and customer behavior and the meaning behind the numbers, translating them into actionable insights.
- Practical, solution-oriented mindset with a focus on driving revenue and business impact.
- Desire to work in an international environment, with minimal direction in ambiguous situations and with highly engaged individuals.
- Extras that give you an edge
- Experience working with CRM systems (e. g. Salesforce) and processing large-scale sales/event data.
- Familiarity with sales forecasting models or compensation/incentive design is a plus.
- Experience with data visualization and reporting tools (e. g. Looker, Tableau, Jupyter Notebooks).
- Experience with revenue attribution and financial modeling.
- Experience with LLM APIs (Open AI, Gemini, Anthropic).
- How We’ll Make Your Career Journey Extraordinary
- Annual personal growth budget and mentorship programs for continuous learning and development
- Work from anywhere in the world for 30 days per year
- A hybrid working approach with three days of in office collaboration (Mon, Tue, Thur) and two days of optional at home focus time.
- Opportunities to collaborate and socialize with team members through quarterly team events and yearly company-wide events
- Monthly transportation and fitness budget
- Discounts for you, your friends, and family on Get Your Guide activities
- Language reimbursement program
- Health and wellness benefits
- And more…
How To Apply
We’re an equal opportunities employer
Our commitment is that every qualified person will be evaluated according to their skills regardless of age, gender identity, ethnicity, sexual orientation, disability status, or religion.
Please refrain from including your picture and age with your application.
#J-18808-Ljbffr
Senior Data Analyst (Sales & RevOps) Arbeitgeber: Pegel
Forto ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern die Möglichkeit bietet, an der Spitze der digitalen Transformation in der Logistik zu arbeiten. Mit einem starken Fokus auf Teamarbeit und persönlichem Wachstum fördert das Unternehmen eine Kultur der Exzellenz, in der innovative Ideen geschätzt werden. Die Mitarbeiter profitieren von flexiblen Arbeitsmodellen, einer offenen Kommunikationskultur und der Chance, ihre Fähigkeiten in einem dynamischen, technologiegetriebenen Umfeld weiterzuentwickeln.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Senior Data Analyst (Sales & RevOps) 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 Pegel 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 Senior Data Analyst (Sales & RevOps) 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 Senior Data Analyst (Sales & RevOps) bei Pegel gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Pegel 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 Pegel entscheidend sein!