Senior Data Analyst (f/m/x)

Senior Data Analyst (f/m/x)

Hamburg Vollzeit 60750 - 74250 € / Jahr (geschätzt) Homeoffice (teilweise)
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Auf einen Blick

  • Aufgaben: Analysiere Daten und unterstütze Entscheidungen in einem dynamischen, wachstumsorientierten Umfeld.
  • Unternehmen: Exmox, ein innovatives Unternehmen im Bereich Mobile Gaming mit globaler Reichweite.
  • Vorteile: Flexible Arbeitsmodelle, Transportzuschuss, Lernbudget und regelmäßige Team-Lunches.
  • Weitere Informationen: Schnelles, agiles Arbeitsumfeld mit hervorragenden Entwicklungsmöglichkeiten.
  • Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft des Mobile Gaming mit datengetriebenen Entscheidungen und AI-Tools.
  • Qualifikationen: Mindestens 5 Jahre Erfahrung in der Datenanalyse, idealerweise in mehreren Bereichen.

Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60750 - 74250 € pro Jahr.

Your Mission

This is a company built for growth, not comfort.

When you join exmox, you're stepping onto a global, highly competitive playing field, solving real problems in environments that push you beyond your comfort zone.

We build high-performing consumer products across multiple brands in one of the most competitive industries there is: mobile gaming.

You will be part of a company on a path of hyper-growth, spearheading one of the largest innovations in the mobile gaming industry, rewarded user acquisition.

At exmox, data is the compass that guides product, commercial, and financial decisions.

We are moving away from siloed analyst roles and building interdisciplinary data teams where AI, specifically Claude, handles the heavy lifting of routine analysis, freeing analysts to focus on judgment, framing, and impact.

As a Senior Data Analyst (f/m/x), you will operate as a generalist across product, commercial, and financial questions, using Claude and Databricks daily rather than as an occasional tool, and you will grow alongside the team as it evolves toward deeper data engineering and ML capability.

What You'll Own

  • Partner with Product, Sales, Marketing, Finance, Customer Support, Fraud, and Live Ops teams to bring clarity to ambiguous problems and support decisions with evidence.
  • Turn vague business questions, product or commercial, into structured hypotheses, experiments, and decision-ready analyses.
  • Use Claude and Databricks as core tools for analysis and automation, not just for dashboarding, including working with high frequency data updating every few minutes rather than static daily aggregates.
  • Track and analyze performance across product, campaign, revenue, and profitability dimensions, adapting focus to wherever decision support is most needed.
  • Build dashboards and self-service tools that let teams monitor performance without repeated ad hoc requests.
  • Identify gaps in tracking and data quality early, and help improve instrumentation across domains.
  • Absorb new business context quickly when redeployed to a different stakeholder team, contributing decision-ready work within weeks.
  • Share your thinking openly, from quick prototypes to final recommendations, to help the team learn faster.

What Success Looks Like

  • Product, commercial, and financial decisions are driven by evidence: Your work directly shapes prioritization, budget allocation, and go/no go calls across Product, Sales, Marketing, and Finance.
  • Risks and opportunities are identified early: Margin erosion, engagement drops, and high-LTV pockets are surfaced before they become obvious.
  • You operate across domains without losing time: When moving from one business question to another, you ramp quickly and start contributing within weeks, not months.
  • You drive the shift toward AI-heavy analytics: You use Claude to move faster and push the team's tooling forward rather than waiting for it to be handed to you.

What You Bring

  • Experienced: 5 years of experience in product, business, or behavioral analytics, ideally spanning more than one domain (product, marketing, finance, or commercial operations); B2C, mobile gaming, or Ad Tech experience is a plus.
  • AI Fluency: Genuine hands-on experience working with AI tools like Claude as part of your daily workflow, not just occasional use.
  • Technical

Expertise: Strong Databricks and/or Spark experience with several years of real, hands on exposure; strong SQL and Python skills for analysis, automation, and modeling; BI tools (Tableau, Looker, or similar) for dashboarding.

  • Analytical and Performance-Driven Mindset: Comfortable framing ambiguous questions into structured hypotheses and evaluating experiments (A/B tests, incrementality).
  • Communication and Collaboration: Strong communication skills, able to influence technical and non-technical stakeholders through structured, data-driven argumentation.
  • Independent and solution-oriented mindset: Comfortable operating in fast-paced, international environments.
  • How We Win
  • Speed is the feature.

Speed beats rocket science.

We move fast, test fast, and multiply our pace with AI, because action creates information and small wins compound.

A fast failure is a lesson we learn from, a slow one is a problem we can't afford.

  • Focus on the essential.

Done is better than perfect.

We stay focused on what actually moves us forward and protect people's time from anything that doesn't.

We're direct in how we communicate too, no rambling, no unnecessary detail.

  • See it.

Own it.

Solve it.

The first to see it is best placed to fix it.

We're not a place for comfort, we're a place for doers. "Not my job" isn't in our vocabulary, if you spot something, you help make sure it gets solved.

  • Respect others.

Trust multiplies.

Respect is non-negotiable.

We disagree with ideas, never with people.

Trust here is built the same way it is anywhere, through consistency, a thank you, a moment of listening, and owning your mistakes.

  • Perks that help you focus on what matters.

Transport subsidy, learning budget, wellness and gym, workation, bi-weekly team lunches, and more.

The perks are great, but the real reason people join and stay is the challenge, the ownership, and the drive to win together.

Please note: this is not a remote only position, we offer you a flexible hybrid model here in Hamburg, Germany, working from home on Mondays & Fridays, coming to the office on Tuesday, Wednesday & Thursday!

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Senior Data Analyst (f/m/x) Arbeitgeber: Remotely

CarVia ist ein herausragender Arbeitgeber, der dir die Möglichkeit bietet, in einem dynamischen und innovativen Umfeld zu arbeiten. Mit flexiblen Arbeitszeiten, Homeoffice-Optionen und einem attraktiven Provisionsmodell fördern wir nicht nur deine berufliche Entwicklung durch vielfältige Weiterbildungsangebote, sondern bieten auch die hochwertigste Fahrzeugflotte Deutschlands. Werde Teil eines ehrgeizigen Teams, das gemeinsam an der Spitze der digitalen Mobilitätslösungen arbeitet und erlebe ein modernes Arbeitsumfeld, das auf schnelles Wachstum und Effizienz ausgerichtet ist.

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Kontaktdaten:

Remotely Recruiting-Team

StudySmarter Expertenrat🤫

Wir sind der Meinung, dass du so Senior Data Analyst (f/m/x) 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 Remotely 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 (f/m/x) mit Bravour zu bestehen

AI-Tools (Claude)
Databricks
Spark
SQL
Python
Business Intelligence Tools (Tableau, Looker)
Analytische Fähigkeiten

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 (f/m/x) bei Remotely gut geeignet bist.

Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Remotely 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 Remotely entscheidend sein!