Data Product Analyst

Data Product Analyst

Geneva Vollzeit 60000 - 80000 € / Jahr (geschätzt) Homeoffice (teilweise)
SonarSource

Auf einen Blick

  • Aufgaben: Leite spannende Datenprojekte von Anfang bis Ende und bringe deine Ideen ein.
  • Unternehmen: Sonar, ein globales 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: Nutze moderne Tools, um datenbasierte Entscheidungen zu treffen und echten Einfluss zu haben.
  • Qualifikationen: 3-5 Jahre Erfahrung in Datenanalyse und Projektleitung, sowie Kenntnisse in dbt und SQL.

Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.

Was Sie tun werden

Wir glauben daran, die besten Werkzeuge zu nutzen, um effektiv und effizient zu bleiben. Sie werden erwartet, unser Datenökosystem zu meistern und weiterzuentwickeln:

  • Datenprojektbesitz & -lieferung: Verwaltung eines Datenprojekts von Anfang bis Ende unter Verwendung der agilen Methode, Unterstützung der Stakeholder bei der Verfeinerung ihrer Fragen in strukturierte Datenprojekte, Beratung der Stakeholder, was gemessen werden soll, wie es modelliert werden soll und welches Werkzeug verwendet werden soll, sowie die Moderation von Diskussionen zwischen den Stakeholdern, um die Lücke zwischen hochrangigen Geschäftszielen und technischer Ausführung zu überbrücken.
  • End-to-End-Lösungen liefern: Von der Aufnahme und Modellierung bis hin zu executive-ready Visualisierungen und Zusammenfassungen.
  • Technischer Stack: Modellierung & Architektur: Aufbau und Pflege skalierbarer Modelle mit dbt (SQL) und Bereitstellung kritischer Überprüfungen von Ereignisschemas für unsere ereignisbasierte Plattform.
  • Moderne Arbeitsabläufe: Nutzung von Cursor und Git zur Beschleunigung der Entwicklung und Sicherstellung der Codequalität und Versionskontrolle.
  • Analytics Hub: Verantwortung für die Benutzererfahrung über Mixpanel, Tableau, Metabase und Atlan, um sicherzustellen, dass sie als einzige Quelle der Wahrheit dienen.
  • Datenkompetenz: Einarbeitung und Befähigung der Benutzer zur Selbstbedienung, wodurch das Datenteam als Engpass reduziert wird. Bearbeitung von Ad-hoc-Anfragen, die von der Abfrage spezifischer Datensätze bis zur Bereitstellung technischer Anleitungen zu unserem Tooling-Landschaft reichen. Teilnahme an Level 1 technischem Support, einschließlich der Überwachung von dbt-Jobs und Tableau-Extrakten, um die Zuverlässigkeit unserer Produkte sicherzustellen.
  • Projektgovernance: Nutzung von Jira für die Sichtbarkeit des Fahrplans und dbt/Confluence/Atlan für qualitativ hochwertige Dokumentation, die Übergaben übersteht.
  • Kontinuierliche Plattformverbesserung: Sie fungieren als Brücke zur Datenengineering-Abteilung. Sie werden proaktiv Datenverschuldung, Dokumentationslücken und Werkzeugprobleme aufdecken, um sicherzustellen, dass die Plattform im Laufe der Zeit einfacher und stärker wird. Sie stellen auch sicher, dass hohe Standards für den Umgang mit PII und Sicherheitsrichtlinien in jede Lieferung integriert sind.

Erfahrung und Qualifikationen

  • Nachgewiesene Erfahrung: 3–5+ Jahre in einer Rolle als Datenanalyst, Datenproduktanalyst oder Analytics Engineer, idealerweise in einem schnelllebigen Umfeld.
  • Projektleitung: Eine Erfolgsbilanz in der Führung von Stakeholdern – erfolgreiches Übersetzen von hochrangiger Geschäftsunbestimmtheit in strukturierte, umsetzbare Datenprojekte. Sie haben Erfahrung in der Unterstützung und Mentoring anderer Teammitglieder.
  • Technische Meisterschaft: Praktische Erfahrung mit dbt / SQL (Modellierung, Testen und Dokumentation).
  • Praktische Erfahrung mit Datenvisualisierungstools: Tableau, Mixpanel oder ähnliches.
  • Der moderne Workflow: Komfort im Arbeiten in einer versionskontrollierten Umgebung (Git) und Interesse an der Nutzung von KI-unterstützten Entwicklungstools (wie Cursor), um Effizienz zu steigern.
  • Datenstorytelling: Die Fähigkeit, komplexe Erkenntnisse in executive-ready Zusammenfassungen und Visualisierungen zu destillieren, die Entscheidungen vorantreiben.
  • Sie sind fließend in Englisch, sowohl schriftlich als auch mündlich.
  • Vertrautheit mit Praktiken der Datenverwaltung (Umgang mit PII und Zugriffskontrolle).
  • Erfahrung in der Produktanalyse oder direkte Zusammenarbeit mit Produktmanagern ist wünschenswert.
  • Vertrautheit mit Konzepten des Datenengineering (Data Lake, Data Warehouse, ETL / ELT-Pipeline) und Tools (AWS, Redshift, Lambdas, Databricks) ist ein Plus.

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 fühlt und ermächtigt ist, 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 Unterkunft benötigen, wenden Sie sich bitte an uns.

Alle Stellenangebote bei Sonar sind abhängig von den Ergebnissen einer umfassenden Hintergrundüberprüfung und Referenzverifizierung, die vor dem Startdatum durchgeführt wird. Wir unterstützen derzeit keine Visakandidaten in den USA. Bewerbungen, die über Agenturen oder Drittanbieter-Rekruter eingereicht werden, werden nicht berücksichtigt.

Data Product Analyst Arbeitgeber: SonarSource

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, Ihre technischen Fähigkeiten weiterzuentwickeln und aktiv zur Verbesserung unserer Datenplattform beizutragen. Wir fördern kontinuierliches Lernen und bieten zahlreiche Wachstumschancen, während wir gleichzeitig sicherstellen, dass unsere Mitarbeiter in einem unterstützenden und respektvollen Umfeld arbeiten.

SonarSource

Kontaktdaten:

SonarSource Recruiting-Team

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 SonarSource 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

Datenprojektmanagement
Agile Methoden
Stakeholder-Kommunikation
Datenmodellierung
dbt (SQL)
Datenvisualisierung (Tableau, Mixpanel)
Versionierung (Git)

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 SonarSource gut geeignet bist.

Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei SonarSource 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 SonarSource entscheidend sein!