Senior Data Analyst (m/w/d)

Senior Data Analyst (m/w/d)

Schöppingen Vollzeit 60750 - 74250 € / Jahr (geschätzt) Homeoffice (teilweise)
S

Auf einen Blick

  • Aufgaben: Verantworte die technischen Definitionen und Logik unserer geschäftskritischen KPIs.
  • Unternehmen: Führendes E-Commerce-Unternehmen mit offener Kultur und flachen Hierarchien.
  • Vorteile: Unbefristete Verträge, flexible Arbeitszeiten, Homeoffice-Optionen und attraktive Zusatzleistungen.
  • Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit vielen Entwicklungsmöglichkeiten und einem engagierten Team.
  • Warum dieser Job: Gestalte die Datenlandschaft und ermögliche es Teams, selbstständig Entscheidungen zu treffen.
  • Qualifikationen: Mehrjährige Erfahrung in Business Intelligence oder Data Analytics und fundierte SQL-Kenntnisse.

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

Shopware ist ein führendes E-Commerce-System, das es Unternehmen weltweit ermöglicht, im digitalen Handel schnell und effizient zu skalieren. Als zukunftsweisende Open-Source-Lösung wird Shopware bereits von einigen der größten europäischen Marken, Einzelhändlern und Herstellern im B2C- und B2B-Bereich eingesetzt.

ARR, Umsatz, GMV. Das sind die Kennzahlen, an denen sich unser Management und unsere Shareholder orientieren. Jemand muss die Verantwortung dafür übernehmen, was diese Kennzahlen tatsächlich bedeuten, entscheiden, wann ihre technische Definition angepasst werden muss, diese Änderungen in unserem Data Warehouse umsetzen und sicherstellen, dass die Menschen, die mit diesen Zahlen arbeiten, sie selbst erklären und vertreten können. Genau darum geht es in dieser Rolle. Es ist keine klassische Reporting-Rolle, in der Anforderungen und Anfragen abgearbeitet werden. Stattdessen übernimmst du die Verantwortung für das analytische Fundament unserer geschäftskritischen KPIs – von der SQL-Logik im Data Warehouse bis hin zu den technischen Definitionen, auf die sich Finance und Management verlassen, wenn beispielsweise die Frage aufkommt, warum sich eine Kennzahl im vergangenen Monat verändert hat.

Diese Position ist Teil des Business Intelligence Teams und kann vor Ort, hybrid oder vollständig remote innerhalb Deutschlands besetzt werden. Dein Arbeitsort wird im Voraus vereinbart und bildet die Grundlage deines Arbeitsvertrags.

Das sind deine Aufgaben:

  • KPI Ownership: Du verantwortest die technischen Definitionen und die zugrunde liegende Logik unserer geschäftskritischen KPIs – allen voran ARR und Umsatz. Dabei geht es nicht nur darum, bestehende Definitionen zu pflegen. Du beurteilst, wann eine technische Definition angepasst werden muss, steuerst Änderungen durch unsere Governance- und Freigabeprozesse, setzt sie technisch um und stehst hinter dem Ergebnis – auch dann, wenn es im Rahmen eines Audits oder durch externe Stakeholder kritisch hinterfragt wird. Dazu gehört auch die Kommunikation: Du erklärst Definitionen und Änderungen proaktiv und verständlich – von operativen Teams bis hin zum Management.
  • Technische Expertise und unsere Datenlandschaft: Du entwickelst, debuggst und prüfst deine eigene analytische Logik. Deine fundierten SQL-Kenntnisse ermöglichen es dir, die benötigten Daten selbst zusammenzustellen, anstatt darauf warten zu müssen, dass andere sie bereitstellen. Du hast ein echtes End-to-End-Verständnis davon, wie Daten aus den Quellsystemen über das Data Warehouse bis ins Reporting gelangen. Dadurch kannst du unterscheiden, ob die Ursache eines Problems in den Daten, im Prozess oder in der Definition liegt. Du erkennst, wann ein Problem an der Quelle behoben werden muss, anstatt es lediglich im Reporting zu korrigieren. Gleichzeitig kannst du einen umfangreichen, laufenden Backlog eigenständig priorisieren und vom ersten Tag an selbstständig bearbeiten, ohne engmaschige Steuerung zu benötigen.
  • Enabling statt reiner Umsetzung: Du gestaltest Definitionen, Modelle und Reportings so, dass Stakeholder ihre weiterführenden Fragen selbst beantworten können, statt für jede einzelne Frage erneut auf BI angewiesen zu sein. Für Finance bedeutet das konkret: Du entwickelst die Datenbasis, Tools und Transparenz, die es dem Team ermöglichen, Themen vollständig selbst zu verantworten, die fachlich bei Finance liegen – beispielsweise den Monatsabschluss oder ARR-Korrekturen.
  • Governance als Change Management: Gemeinsam mit dem Head of BI etablierst und verankerst du ein Governance-Framework für unsere geschäftskritischen KPIs. Ihr definiert, was Ownership auf Business- und BI-Seite konkret bedeutet, wie Definitionen dokumentiert, aktuell und audit-ready gehalten werden und wie Änderungen geprüft, entschieden und kommuniziert werden.
  • Wissenstransfer: Du teilst Workflows, Logiken und Arbeitsweisen mit dem Team. So stellst du sicher, dass die von dir etablierten Standards nicht nur bei dir liegen, sondern nachhaltig im gesamten Team verankert werden.

Das bringst du mit:

  • Du verfügst über mehrere Jahre Berufserfahrung im Bereich Business Intelligence oder Data Analytics. Dabei hast du Themen bereits eigenständig von Anfang bis Ende verantwortet, anstatt lediglich nach vorgegebenen Anforderungen zu arbeiten.
  • SQL ist ein zentraler Bestandteil dieser Rolle und kein Nice-to-have. Du bist sicher darin, komplexe Logiken innerhalb eines mehrschichtigen Data Warehouses zu lesen, zu schreiben und zu debuggen.
  • Du verfügst über fundierte Erfahrung mit einem modernen BI-Tool. Wir arbeiten derzeit mit MS Power BI, weshalb Erfahrung mit Power BI besonders wertvoll ist.
  • Du hast Erfahrung mit Business- oder Finanz-KPIs und bist bereit, dich intensiv mit deren Definition und Berechnungslogik auseinanderzusetzen.
  • Du hast Erfahrung in der engen Zusammenarbeit mit Finance oder anderen Business-Stakeholdern.
  • Du arbeitest strukturiert, organisierst dich sehr selbstständig und bringst ein hohes Maß an Eigeninitiative mit.
  • Du verfügst über sehr gute Englischkenntnisse auf C1-Niveau. Deutschkenntnisse sind ein Plus.

Nice to have:

  • Du hast Erfahrung mit dbt oder einem vergleichbaren Transformation Framework sowie mit versionskontrollierter Analytics-Arbeit.
  • Du hast bereits in einem SaaS- oder E-Commerce-Umfeld gearbeitet und kennst die typischen Datenstrukturen und Business-Fragestellungen, die mit diesen Geschäftsmodellen verbunden sind.
  • Du hast praktische Erfahrung mit Data Governance, Datenkatalogen oder der Dokumentation von KPIs.
  • Du hattest bereits Berührungspunkte mit Controlling-Themen, Due-Diligence-Prozessen, Audits oder Anforderungen aus dem Investor Reporting.

Das bieten wir dir:

  • Unternehmenskultur: Offene Kultur, flache Hierarchien, Eigeninitiative wird gefördert.
  • Arbeitsverträge: Unbefristete Anstellungen bieten langfristige Sicherheit.
  • Flexibilität: Flexible Arbeitszeiten und Optionen für mobiles Arbeiten und Full-Remote-Verträge.
  • Ausstattung: Freie Wahl der Arbeits-Hardware.
  • Onboarding: Gut strukturiertes Onboarding mit Unterstützung durch einen persönlichen "Buddy".
  • Arbeitsumfeld: Inspirierendes Umfeld mit engagierten Kollegen und einer dynamischen Gemeinschaft.
  • Entwicklungsmöglichkeiten: Vielfältige Chancen für persönliches Wachstum und Entwicklung.
  • Zusatzleistungen: Attraktive Benefits wie betriebliche Altersvorsorge, Gesundheitsprogramme und regelmäßige Teamevents.

Deine Ansprechperson für diese Stelle ist Josephine Scheffler und steht dir bei Fragen gerne zur Verfügung!

Senior Data Analyst (m/w/d) Arbeitgeber: Shopware AG

Shopware ist ein hervorragender Arbeitgeber, der eine dynamische und inklusive Arbeitsumgebung bietet, in der Innovation und persönliche Entwicklung gefördert werden. Mit flexiblen Arbeitsmodellen, umfangreichen Weiterbildungsmöglichkeiten und einem starken Fokus auf Teamkultur, einschließlich regelmäßiger Events und einem unterstützenden Mentoring-Programm, ermöglicht Shopware seinen Mitarbeitern, ihre Karriereziele zu erreichen und gleichzeitig eine ausgewogene Work-Life-Balance zu genießen. Die Möglichkeit, remote oder hybrid zu arbeiten, sowie die Unterstützung bei besonderen Lebensereignissen machen Shopware zu einem attraktiven Arbeitsplatz für IT-Profis, die an der Spitze der digitalen Transformation stehen möchten.

S

Kontaktdaten:

Shopware AG Recruiting-Team

StudySmarter Expertenrat🤫

Wir sind der Meinung, dass du so Senior Data Analyst (m/w/d) 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 Shopware AG 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 (m/w/d) mit Bravour zu bestehen

SQL
Business Intelligence
Data Analytics
KPI Ownership
Datenmodellierung
MS Power BI
Analytische Logik

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 (m/w/d) bei Shopware AG gut geeignet bist.

Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Shopware AG 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 Shopware AG entscheidend sein!