Auf einen Blick
- Aufgaben: Leite Datenprojekte und liefere end-to-end Lösungen mit modernsten Tools.
- Unternehmen: Sonar, ein innovatives Unternehmen, das Vielfalt und Inklusion schätzt.
- Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, flexible Arbeitszeiten und Entwicklungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit Fokus auf kontinuierliche Verbesserung und Teamarbeit.
- Warum dieser Job: Gestalte datengetriebene Entscheidungen und mache einen echten Unterschied in der Produktentwicklung.
- Qualifikationen: 3-5 Jahre Erfahrung in Datenanalyse und Projektleitung.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Wir möchten die bestmöglichen Entscheidungen für unsere Produkte treffen, und um dies zu erreichen, benötigen wir datengestützte Entscheidungen. Zu diesem Zweck suchen wir einen talentierten Data Product Analyst (DPA), der unser Produkt-Datenteam verstärkt. Als Data Product Analyst bei Sonar sind Sie der Architekt der Klarheit und die Brücke zwischen technischer Infrastruktur und geschäftlichem Wert. Sie sind verantwortlich für den gesamten Datenlebenszyklus – von dbt SQL-Modellierung und ereignisbasiertem Schema-Management bis hin zu hochrangigem Executive-Storytelling.
Verantwortlichkeiten
- Datenprojektbesitz & -lieferung: Verwaltung eines Datenprojekts von Anfang bis Ende unter Verwendung agiler Methoden, Unterstützung der Stakeholder bei der Verfeinerung ihrer Fragen in strukturierte Datenprojekte, Beratung zu Messung, Modellierung und Toolauswahl sowie Moderation von Diskussionen zur Überbrückung hochrangiger Geschäftsziele mit technischer Ausführung.
- End-to-End-Lösungen liefern: Von der Datenaufnahme und -modellierung bis hin zu executive-ready Visualisierungen und Zusammenfassungen.
- Technisches Stack-Management: Aufbau und Pflege skalierbarer Modelle mit dbt (SQL), Überprüfung von Ereignisschemas für unsere ereignisbasierte Plattform, Nutzung von Cursor und Git für die Entwicklung und Aufrechterhaltung der Benutzererfahrung über Mixpanel, Tableau, Metabase und Atlan als einzige Quelle der Wahrheit.
- Datenkompetenz & -unterstützung: Einarbeitung und Ermächtigung der Benutzer zur Selbstbedienung, Bearbeitung von Ad-hoc-Anfragen, Teilnahme an Level 1 technischem Support (Überwachung von dbt-Jobs und Tableau-Extrakten) und Dokumentation über Jira, dbt, Confluence und Atlan.
- Kontinuierliche Plattformverbesserung: Als Brücke zur Datenengineering-Abteilung fungieren, Datenverschuldung, Dokumentationslücken und Werkzeugfriktionen aufdecken und hohe Standards für den Umgang mit PII und Sicherheitsrichtlinien in jeder Lieferung sicherstellen.
Erfahrung & Qualifikationen
- Nachgewiesene Erfahrung: 3–5+ Jahre in einer Rolle als Data Analyst, Data Product Analyst oder Analytics Engineer, idealerweise in einem schnelllebigen Umfeld.
- Projektleitung: Erfolgreiche Führung von Stakeholdern, Übersetzung von geschäftlicher Unklarheit in strukturierte, umsetzbare Datenprojekte und Mentoring von Teamkollegen.
- Technische Meisterschaft: Praktische Erfahrung mit dbt/SQL (Modellierung, Testen und Dokumentation).
- Datenvisualisierung: Erfahrung mit Tableau, Mixpanel oder ähnlichen Tools.
- Moderne Arbeitsweise: Sicher im Umgang mit einer versionskontrollierten Umgebung (Git) und Interesse an der Nutzung von KI-unterstützten Entwicklungstools (z.B. Cursor).
- Daten-Storytelling: Fähigkeit, komplexe Erkenntnisse in executive-ready Zusammenfassungen und Visualisierungen zu destillieren, die Entscheidungsfindungen vorantreiben.
- Sprache: Fließend in Englisch, sowohl schriftlich als auch mündlich.
- Daten-Governance: Vertrautheit mit dem Umgang mit PII und Zugriffssteuerungspraktiken.
- Schön zu haben: Erfahrung in der Produktanalyse oder direkte Zusammenarbeit mit Produktmanagern, Vertrautheit mit Konzepten des Datenengineering (Data Lake, Data Warehouse, ETL/ELT-Pipeline) und Tools (AWS, Redshift, Lambda, Databricks).
Wir schätzen Vielfalt, Gleichheit und Inklusion
Bei Sonar glauben wir, dass unsere Vielfalt unsere Stärke ist. Wir sind ein globales Unternehmen, das unterschiedliche Hintergründe, Perspektiven und Kulturen wertschätzt und respektiert. Wir setzen uns dafür ein, ein diverses und inklusives Arbeitsumfeld zu fördern, in dem sich jeder geschätzt und ermächtigt fühlt, sein Bestes beizutragen. Wir sind stolz darauf, ein Arbeitgeber mit Chancengleichheit zu sein und begrüßen alle qualifizierten Bewerber, unabhängig von Rasse, Hautfarbe, Religion, Geschlecht, Geschlechtsidentität oder -ausdruck, sexueller Orientierung, nationaler Herkunft, Genetik, Behinderung, Alter oder Veteranenstatus.
Wenn Sie eine Anpassung benötigen, wenden Sie sich bitte an uns unter (email protected).
Data Product Analyst Arbeitgeber: Sonar
Sonar ist ein hervorragender Arbeitgeber, der eine dynamische und inklusive Arbeitsumgebung bietet, in der Vielfalt geschätzt wird. Als Data Product Analyst haben Sie die Möglichkeit, an spannenden Projekten zu arbeiten, die sowohl technische als auch geschäftliche Aspekte vereinen, während Sie Ihre Fähigkeiten in einem unterstützenden Team weiterentwickeln. Die Unternehmenskultur fördert kontinuierliches Lernen und Wachstum, und die flexible Arbeitsweise ermöglicht es Ihnen, Ihre Projekte erfolgreich zu leiten und innovative Lösungen zu entwickeln.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Data Product 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 Sonar 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 Data Product 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 Data Product Analyst bei Sonar gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Sonar 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 Sonar entscheidend sein!
