Auf einen Blick
- Aufgaben: Leite strategische Analysen und experimentiere mit neuen Banking-Funktionen.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen im Finanzsektor mit einem dynamischen Team.
- Vorteile: Hybrid-Arbeitsmodell, moderne Büros und internationale Mobilität.
- Weitere Informationen: Wachstumsorientierte Umgebung mit Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft des Bankings und beeinflusse wichtige Entscheidungen direkt.
- Qualifikationen: 5+ Jahre Erfahrung in Datenanalyse und Expertenkenntnisse in SQL.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Unsere Datenabteilung ist in drei komplementäre Säulen organisiert: Datenengineering, Analytik-Engineering und Produkt-/Umsatzanalytik. Diese Struktur stellt sicher, dass Sie weniger Zeit mit der Behebung defekter Pipelines verbringen und mehr Zeit damit, wertvolle Wachstumshebel zu entdecken. Das Produktanalytik-Team arbeitet eng mit dem Produktteam zusammen, um Entdeckungen, Experimente und messbare Auswirkungen voranzutreiben. Wir suchen einen Senior Product Data Analyst, der die Strategie für unseren Bankbereich leitet – das technische und finanzielle Herzstück von Shines Wertangebot.
Was bieten wir Ihnen?
- Strategische Entdeckung: Sie leiten die „Phase 0“ des Produktlebenszyklus, schätzen Chancen für neue Bankfunktionen ein und identifizieren Reibungspunkte in der Benutzerreise, bevor eine einzige Zeile Code geschrieben wird.
- End-to-End-Experimentierung: Von der Berechnung der Stichprobengrößen bis zur Interpretation komplexer A/B-Test-Ergebnisse sind Sie für die Validierung unserer Produkt-Hypothesen verantwortlich.
- Einfluss auf hohem Niveau: Sie übersetzen „Daten-Sprache“ in „Business-Sprache“ und präsentieren Ergebnisse direkt an den Produktleitern und dem Leiter der Produktanalytik, um dem Unternehmen zu helfen, bei wichtigen Initiativen zu pivotieren oder fortzufahren.
- Ein reifer Stack: Arbeiten Sie mit einem modernen Datenstack, einschließlich Snowflake, dbt, Python und Omni, unterstützt von einem engagierten Analytics Engineering-Team.
- Eine hybride Arbeitsrichtlinie: Genießen Sie eine ausgewogene Mischung aus Remote-Arbeit und Büro-Zusammenarbeit.
- Moderne, zentral gelegene Büros: Arbeiten Sie in modernen Büroräumen in erstklassigen Stadtlagen.
- Ein internationales Umfeld: Treten Sie einem vielfältigen Team mit Kollegen aus der ganzen Welt bei.
- Mobilität über Standorte: Möglichkeit, von unseren Büros in Kopenhagen, Paris, Amsterdam oder Berlin aus zu arbeiten.
Ihre Verantwortlichkeiten
- Strategische Partnerschaft: Arbeiten Sie direkt mit den Produktmanagern im Bankwesen zusammen, um North Star KPIs zu definieren und den langfristigen Fahrplan zu beeinflussen.
- Tiefgehende Analyse: Führen Sie anspruchsvolle Analysen zur Benutzeraktivierung, Transaktionsgeschwindigkeit, Bindung und Funktionsadoption innerhalb des Bankökosystems durch.
- Daten-Governance: Übernehmen Sie die Verantwortung für analytische Datensätze und zentrale Bank-KPIs und verbessern Sie diese kontinuierlich, um Zuverlässigkeit, Skalierbarkeit und klare Dokumentation sicherzustellen.
- Ermöglichung: Erstellen Sie umsetzbare, selbstbedienbare Dashboards und betreuen Sie Junior-Analysten, um eine leistungsstarke Datenkultur zu fördern.
- Best Practices: Tragen Sie zur Weiterentwicklung unserer internen Analyse-Standards bei, von SQL-Stilrichtlinien bis hin zu Peer-Review-Prozessen.
Der Job befindet sich in Berlin oder Paris mit der Möglichkeit von zwei Remote-Arbeitstagen pro Woche.
Über Sie
- Erfahrung: 5+ Jahre in der Datenanalyse mit nachweislicher Erfolgsbilanz in einem schnelllebigen, produktorientierten Umfeld.
- Technische Exzellenz: Expertenniveau in SQL und solide Erfahrung mit DBT (Modellierung, Testen und Dokumentation).
- Produktdenken: Sie denken in Bezug auf Benutzerwert und Geschäftsergebnisse, nicht nur „abgeschlossene Abfragen“.
- Fachkenntnisse: Vorherige Erfahrung im Bankwesen, FinTech oder regulierten Umgebungen ist sehr geschätzt.
- Kommunikation: Fähigkeit, komplexe, mehrdeutige Probleme in klare, umsetzbare Empfehlungen für nicht-technische Stakeholder zu verwandeln.
- Sprache: Fließend in Englisch; begeistert, in einem vielfältigen, internationalen Umfeld zu arbeiten.
Senior Product Data Analyst Arbeitgeber: Shine
Shine ist ein hervorragender Arbeitgeber, der eine dynamische und unterstützende Arbeitsumgebung bietet, in der Innovation und Zusammenarbeit im Mittelpunkt stehen. Mit modernen Büros in Berlin oder Paris und der Möglichkeit, bis zu zwei Tage remote zu arbeiten, fördern wir eine ausgewogene Work-Life-Balance. Unsere Mitarbeiter profitieren von umfangreichen Wachstumschancen, einem internationalen Team und der Möglichkeit, an bedeutenden Projekten im Bankensektor zu arbeiten, was die Rolle des Senior Product Data Analyst zu einer besonders lohnenden Erfahrung macht.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Senior Product Data Analyst erhalten könnten
✨Tipp Nummer 1
Netzwerken ist der Schlüssel! Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit Leuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Frag nach informellen Gesprächen oder Mentoring – oft ergeben sich so die besten Jobchancen.
✨Tipp Nummer 2
Bereite dich auf Vorstellungsgespräche vor, indem du typische Fragen und Szenarien durchgehst. Überlege dir, wie du deine Erfahrungen im Bereich Datenanalyse und Produktentwicklung am besten präsentieren kannst, um zu zeigen, dass du die richtige Wahl für das Team bist.
✨Tipp Nummer 3
Zeige Initiative! Wenn du eine interessante Stelle siehst, bewirb dich direkt über unsere Website. Mach deutlich, warum du gerade bei Shine arbeiten möchtest und wie du zur Weiterentwicklung des Banking-Teams beitragen kannst.
✨Tipp Nummer 4
Bleib flexibel und offen für Feedback. Während des Bewerbungsprozesses kann es hilfreich sein, konstruktive Kritik anzunehmen und deine Ansätze anzupassen. Das zeigt, dass du lernfähig bist und dich weiterentwickeln möchtest.
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Senior Product Data Analyst mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Sei authentisch!:Zeig uns, wer du wirklich bist! Deine Persönlichkeit sollte in deiner Bewerbung durchscheinen. Wir suchen nach Menschen, die nicht nur die richtigen Fähigkeiten haben, sondern auch gut ins Team passen.
Mach es konkret!:Verwende konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Erfahrung, um deine Fähigkeiten zu untermauern. Zeig uns, wie du in der Vergangenheit Probleme gelöst hast und welche Erfolge du erzielt hast – das macht einen großen Unterschied!
Sprich unsere Sprache!:Nutze die Begriffe und den Jargon aus der Stellenbeschreibung. Das zeigt uns, dass du die Anforderungen verstehst und dich mit dem Thema identifizieren kannst. Es hilft uns auch, dich besser einzuordnen.
Bewirb dich über unsere Website!:Wir empfehlen dir, deine Bewerbung direkt über unsere Website einzureichen. So stellst du sicher, dass alles reibungslos läuft und wir deine Unterlagen schnellstmöglich bearbeiten können.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Shine vorbereitet
✨Verstehe die Produktstrategie
Mach dich mit der Produktstrategie des Unternehmens vertraut, insbesondere im Banking-Bereich. Überlege dir, wie deine Rolle als Senior Product Data Analyst dazu beitragen kann, die strategischen Ziele zu erreichen und welche KPIs für den Erfolg entscheidend sind.
✨Bereite dich auf technische Fragen vor
Erwarte tiefgehende Fragen zu SQL, DBT und Datenanalysen. Übe, komplexe A/B-Tests zu erklären und wie du diese Ergebnisse in geschäftliche Empfehlungen umsetzt. Zeige, dass du nicht nur technisch versiert bist, sondern auch die geschäftlichen Auswirkungen verstehst.
✨Kommunikation ist der Schlüssel
Bereite Beispiele vor, wie du komplexe Daten in verständliche Informationen für nicht-technische Stakeholder übersetzt hast. Zeige, dass du in der Lage bist, deine Erkenntnisse klar und überzeugend zu präsentieren, besonders gegenüber Produktleitern.
✨Zeige deine Teamfähigkeit
Betone deine Erfahrungen in der Zusammenarbeit mit Produktmanagern und anderen Teams. Erkläre, wie du durch Partnerschaften und Mentoring zur Entwicklung einer leistungsstarken Datenkultur beigetragen hast. Das zeigt, dass du nicht nur ein Analyst bist, sondern auch ein Teamplayer.
