Auf einen Blick
- Aufgaben: Analysiere Daten, um strategische Entscheidungen für das Wachstum von Unternehmen zu treffen.
- Unternehmen: Shine, ein führendes europäisches Fintech-Startup mit einer innovativen Unternehmenskultur.
- Vorteile: Flexibles Arbeiten, modernes Büro, internationale Teamkultur und Karriereentwicklung.
- Weitere Informationen: Arbeiten in einem dynamischen, multikulturellen Team mit Möglichkeiten zur Mobilität in Europa.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft von kleinen Unternehmen mit datenbasierten Insights und direktem Einfluss.
- Qualifikationen: Mindestens 5 Jahre Erfahrung in der Datenanalyse und exzellente SQL-Kenntnisse.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Shine ist der finanzielle Copilot für Unternehmer und kleine Geschäftsinhaber. Shine bietet eine verbundene Lösung für Rechnungsstellung, Buchhaltung, Gehaltsabrechnung, Geschäftskonten, Zahlungen und Finanzierung, sodass Geschäftsinhaber ihre Energie auf das Wachstum eines gesunden Unternehmens konzentrieren können, ohne durch manuelle Verwaltung behindert zu werden.
Das Data-Team bei Shine ist in drei komplementäre Säulen organisiert: Data Engineering, Analytics Engineering und Analytics. Die Analytics-Säule ist in zwei Teams unterteilt: Product Analytics und Revenue Analytics. Sie werden Teil des Revenue Analytics-Teams, das von Saghar, unserem Analytics-Manager, geleitet wird.
Ihr Aufgabenbereich als Senior Data Analyst umfasst:
- Business KPI Definition & Governance: Etablierung und Pflege des Kern-KPI-Rahmens für Ihren BU-Bereich.
- Steering Dashboards: Gestaltung und Bereitstellung umsetzbarer Dashboards für BU-Manager.
- Data Modelling & Collection: Aufbau robuster, skalierbarer Datenmodelle mit SQL und dbt.
- Projekt- & Stakeholder-Management: Leitung analytischer Projekte von Anfang bis Ende.
- Funnel & Conversion Analysis: Analyse der Kundenreise vom ersten Kontakt bis zur Aktivierung.
- Kundenlebenszyklus-Analytik: Analyse von Onboarding, Aktivierung und Retention.
- Performance Marketing Analytics: Analyse der Leistung bezahlter und organischer Akquisition.
- Experimentation & Incrementality: Unterstützung bei der Gestaltung und Messung von Marketingexperimenten.
- Cross-functional Connectivity: Verbindung von Erkenntnissen über Revenue, Produkt, Marketing, Finanzen und Customer Success.
Über Sie:
- Erfahrung: 5+ Jahre in Data Analytics, Marketing Analytics oder Revenue Analytics.
- Technische Exzellenz: Expertenkenntnisse in SQL und solide Erfahrung mit dbt.
- Kommunikation: Fähigkeit, komplexe Probleme in klare, umsetzbare Empfehlungen umzuwandeln.
- Sprache: Fließend in Englisch; Deutsch wird für den deutschen Markt bevorzugt.
Jobstandort in Berlin oder Madrid, mit der Möglichkeit von zwei Remote-Arbeitstagen pro Woche.
Senior Data Analyst Arbeitgeber: Shine
Shine ist ein hervorragender Arbeitgeber, der eine dynamische und unterstützende Arbeitsumgebung bietet, in der Mitarbeiter die Möglichkeit haben, ihre Fähigkeiten in einem internationalen Team weiterzuentwickeln. Mit modernen Büros in Berlin oder Madrid und einer hybriden Arbeitsweise ermöglicht Shine seinen Mitarbeitern, flexibel zu arbeiten und gleichzeitig an bedeutenden Projekten zu partizipieren, die direkt zur Unternehmensentwicklung beitragen. Die Unternehmenskultur fördert Vielfalt und Zusammenarbeit, während die Mitarbeiter durch gezielte Wachstumschancen und den Zugang zu einem breiten Netzwerk innerhalb der Cegid-Gruppe unterstützt werden.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Senior Data Analyst erhalten könnten
✨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 Shine 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 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 bei Shine gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Shine 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 Shine entscheidend sein!
