Senior Data Analyst (m/f/d) in Schöppingen

Senior Data Analyst (m/f/d) in Schöppingen

Schöppingen Vollzeit 61650 - 75350 € / Jahr (geschätzt) Homeoffice (teilweise)
Shopware

Auf einen Blick

  • Aufgaben: Übernehme die Verantwortung für geschäftskritische KPIs und forme deren technische Definitionen.
  • Unternehmen: Shopware, ein führendes E-Commerce-System mit offener Kultur und flachen Hierarchien.
  • Vorteile: Flexible Arbeitszeiten, mobiles Arbeiten, attraktive Zusatzleistungen und persönliche Entwicklungsmöglichkeiten.
  • Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit einem inspirierenden Team und hervorragenden Karrierechancen.
  • Warum dieser Job: Gestalte die Datenlandschaft und ermögliche es Stakeholdern, selbstständig Antworten zu finden.
  • Qualifikationen: Erfahrung in Business Intelligence, starke SQL-Kenntnisse und Interesse an Finanz-KPIs.

Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 61650 - 75350 € pro Jahr.

Job Description

Shopware is a leading ecommerce system that enables companies worldwide to scale quickly and efficiently in digital commerce.

As a trendsetting open source solution, Shopware is already used by some of the largest European brands, retailers and manufacturers in the B2C and B2B industries.

Job Description

Shopware is a leading ecommerce system that enables companies worldwide to scale quickly and efficiently in digital commerce.

As a trendsetting open source solution, Shopware is already used by some of the largest European brands, retailers and manufacturers in the B2C and B2B industries.

ARR, revenue, GMV.

These are the numbers our management team and our shareholders steer by.

Someone has to own what they actually mean, decide when the technical definition needs to change, implement that change in our data warehouse, and make sure the people who use those numbers can explain and defend them themselves.

That is this role. It is not a reporting role that fills requests. It is the role that owns the analytical foundation under our business-critical KPIs , from the SQL logic in the data warehouse to the technical definition Finance and management rely on when someone asks why last month's number moved.

This position can be filled on-site , hybrid , but also full-remote within

Germany or specific European countries where we are registered. Your work location will be agreed upon in advance and forms the basis of your employment contract.

These are your tasks

  • KPI ownership: You own the technical definitions and the logic behind our business-critical KPIs, ARR and revenue first among them.

Not only maintaining them, but judging when the technical definition needs to change, escalating that change through our governance guardrails and approval process, implementing it, and standing behind the result, including when it is challenged under audit or external scrutiny.

This includes the communication: explaining definitions and changes proactively and understandably, from operational teams up to management level.

  • Technical craft and the data landscape: You build, debug and QA your own analytical logic.

Strong SQL means you assemble the data you need yourself instead of queueing for it.

You bring a real end-to-end model of how data moves from source systems through the data warehouse into reporting.

Enough to tell a data problem from a process problem from a definition problem, to know when something has to be fixed at the source rather than patched in a report, and to work through a substantial, live backlog with the judgment to prioritize independently from day one, without close supervision.

You will not own our pipelines or the platform; our data engineers do that and you work with them closely.

  • Enabling instead of delivering: You shape definitions, models and reporting so that stakeholders can answer their own follow-up questions instead of coming back to BI for each one.
  • Concretely for

Finance: you build the data, tooling and transparency that let them take full ownership of the topics that are rightly theirs, such as month-end close and ARR corrections.

BI owns the definition and the technical implementation; Finance owns the process and the number.

The target is a process Finance runs itself.

  • Governance as change management: Together with the Head of BI you set up and land a governance framework for business-critical KPIs: what ownership means on the business side and on the BI side, how definitions are documented, kept current and kept audit-ready, and how changes are reviewed, decided and communicated.

The hard part here is adoption, not documentation, and you will have the mandate and the leadership backing to drive it.

  • Knowledge transfer: You share workflows, logic and ways of working with the team, so the standard you set does not stay with you.

This is what you’ll bring to the table

  • You have several years of professional experience in business intelligence or data analytics.

You have also taken ownership of topics end to end, rather than simply delivering against someone else’s specifications.

  • SQL is core to this role, not a nice-to-have.

You are comfortable reading, writing, and debugging complex logic across a layered data warehouse.

You think in terms of models and the bigger picture rather than focusing on individual queries.

  • You have solid experience working with a modern BI tool. We currently use MS Power BI, so experience with Power BI would be particularly valuable.
  • You have experience working with business or financial KPIs and are willing to go deep into how they are defined and calculated.

Familiarity with Saa S metrics such as ARR, NRR, or revenue recognition is a strong plus.

If these topics are new to you, we expect genuine curiosity and a willingness to learn.

  • You have experience working closely with Finance or other business stakeholders.

You can explain methodology changes clearly to non-technical colleagues and are comfortable discussing and defending your approach when challenged.

  • You have a structured way of working and a high level of self-organisation and initiative.

You are also confident enough to question results and speak up when you believe a number is wrong.

  • You have excellent English skills at C1 level. German language skills are a plus.
  • Nice to have
  • You have experience with dbt or another transformation framework, as well as with version-controlled analytics work.

We are currently building out these capabilities, so experience in this area would be valuable.

  • You have experience working in a Saa S or e-commerce environment and understand the types of data and business questions that typically come with these business models.
  • You have practical experience with data governance, data catalogues, or KPI documentation.

You understand the importance of making definitions and data ownership clear and accessible across an organisation.

  • You have had exposure to controlling topics, due diligence processes, audits, or investor reporting requirements.

You understand that these contexts require reliable data, consistent definitions, and a high level of accuracy.

This is what we offer you

  • Company Culture: Open culture with flat hierarchies, where individual initiative is encouraged.
  • Employment Contracts: Permanent positions that offer long-term security.
  • Flexibility: Flexible working hours and options for mobile work and full-remote contracts.
  • Equipment: Freedom to choose your preferred work hardware.
  • Onboarding: Well-structured onboarding with support from a personal "buddy."
  • Work Environment: An inspiring environment with dedicated colleagues and a dynamic community.
  • Development Opportunities: Diverse opportunities for personal growth and development.
  • Additional Benefits: Attractive perks such as company pension plans, health programs, and regular team events.

• and much more!

You can get a detailed insight on our career page.

Your personal contact for this position is Josephine Scheffler and is happy to answer any questions you may have!

Protecting your personal data is a top priority for us. You can find our applicant information here.

#J-18808-Ljbffr

Senior Data Analyst (m/f/d) in Schöppingen Arbeitgeber: Shopware

Die shopware AG ist ein hervorragender Arbeitgeber, der eine offene Unternehmenskultur mit flachen Hierarchien und der Förderung von Eigeninitiative bietet. Mit flexiblen Arbeitszeiten, der Möglichkeit für Remote-Arbeit und einem strukturierten Onboarding-Prozess sorgt das Unternehmen für eine inspirierende Arbeitsumgebung, in der persönliche Entwicklung und langfristige Karrierechancen im Vordergrund stehen. Attraktive Zusatzleistungen wie betriebliche Altersvorsorge und regelmäßige Teamevents runden das Angebot ab und machen die Position des Key Account Managers zu einer bedeutenden und lohnenden Herausforderung.

Shopware

Kontaktdaten:

Shopware Recruiting-Team

StudySmarter Expertenrat🤫

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

SQL
Business Intelligence
Data Analytics
KPI-Management
MS Power BI
Datenmodellierung
Datenqualitätssicherung

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/f/d) bei Shopware gut geeignet bist.

Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Shopware 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 entscheidend sein!