Auf einen Blick
- Aufgaben: Analysing player behaviour and building dashboards in Tableau or Power BI.
- Unternehmen: Sway is a bold B2B powerhouse in the iGaming sector, focused on innovation.
- Vorteile: Offers flexible working hours and opportunities for remote work.
- Weitere Informationen: Experience in iGaming analytics or operational roles is essential.
- Warum dieser Job: Join a fast-moving iGaming brand with clear growth opportunities.
- Qualifikationen: Requires 2+ years of data analytics experience and expert SQL skills.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 55000 - 70000 € pro Jahr.
Über Sway
Sway ist die neue Welle der iGaming-Innovation. Ein mutiges, umfassendes B2B-Powerhouse, das darauf abzielt, die Casino- und Sportwettenlandschaft zu revolutionieren. Wir unterstützen nicht nur Betreiber, wir entfachen sie. Von Marketing und Spielerakquise bis hin zu Bindung und VIP-Management liefert Sway End-to-End-Strategien, die Wachstum, Loyalität und Leistung fördern.
Über die Rolle
Wir suchen einen erfahrenen und analytischen Data Analyst mit fundierten SQL-Kenntnissen und praktischer Erfahrung im Aufbau von Dashboards, der Analyse von Leistungen und der Bereitstellung umsetzbarer Erkenntnisse für Stakeholder. Diese Rolle ist ideal für jemanden, der selbstständig arbeiten kann, gerne Geschäftsprobleme mit Daten löst und Erfahrung im iGaming-Sektor hat. Sie werden eng mit Produkt-, Marketing-, CRM- und Betriebsteams zusammenarbeiten, um datengestützte Entscheidungen in der gesamten Organisation zu unterstützen.
Hauptverantwortlichkeiten
- Erstellen, Pflegen und Verbessern von hochwirksamen Dashboards in Tools wie Tableau, Power BI oder Sigma.
- Analysieren des Spieler-Verhaltens, der Marketing-Leistung und der Betriebsdaten zur Identifizierung von Trends und Chancen.
- Schreiben, Optimieren und Validieren komplexer SQL-Abfragen für Analysen und Berichterstattung.
- Anwenden statistischer Methoden (A/B-Tests, Regressionsanalysen), um Geschäftsentscheidungen zu unterstützen.
- Unterstützen von Datenmodellierungs- und Datenlagerinitiativen durch Verständnis von Datenstrukturen und -beziehungen.
- Zusammenarbeiten mit funktionsübergreifenden Stakeholdern und klare, selbstbewusste Kommunikation von Erkenntnissen.
- Sicherstellen der Datenakkuratheit, Konsistenz und Nutzbarkeit in Berichten und Analysen.
- Beitragen zu fortlaufenden Verbesserungen der Analyseprozesse und der Datenqualität.
Fähigkeiten & Erfahrung
- Über 2 Jahre Erfahrung in einer dedizierten Datenanalyse-Rolle.
- Expertenkenntnisse in SQL – Fähigkeit, komplexe Abfragen zu schreiben und zu optimieren.
- Starke Erfahrung im Aufbau von Dashboards in Tableau, Power BI oder Sigma Computing.
- Praktische Erfahrung mit angewandter Statistik (A/B-Tests, Regression, Hypothesentests).
- Verständnis von Konzepten der Datenlagerung und Datenmodellierung.
- Fähigkeit, unabhängig zu arbeiten und Erkenntnisse effektiv an nicht-technische Stakeholder zu kommunizieren.
- Branchenerfahrung im iGaming (Analyse- oder Betriebsrollen).
Bevorzugte Fähigkeiten
- Erfahrung mit Python für Datenanalysen.
- Erfahrung mit dbt, Git oder modernen ELT-/Lagerwerkzeugen.
- Erfahrung mit Snowflake oder ähnlichen Cloud-Datenlagern.
- Einblick in Automatisierungen, ETL-Optimierung oder Aufgaben im Bereich Datenengineering.
- Vertrautheit mit Techniken der Datenwissenschaft (auch wenn nicht täglich verwendet).
Was wir bieten
- Eine Schlüsselrolle innerhalb einer schnelllebigen iGaming-Marke, die von einer etablierten Gruppe unterstützt wird.
- Offene, kreative Umgebung mit der Autonomie zu experimentieren und zu innovieren.
- Klare Möglichkeiten zur Weiterentwicklung, während das Unternehmen wächst.
- Wettbewerbsfähiges Gehaltspaket und Wachstumschancen innerhalb des Traffic Label Group Netzwerks.
- Flexible Arbeitszeiten, die auf Vertrauen und Autonomie basieren und eine gesunde Work-Life-Balance unterstützen.
- Option, zeitweise remote zu arbeiten, gemäß der Unternehmensrichtlinien.
- Regelmäßige Teamevents, Ausflüge und Feiern.
- Kollaborative Kultur, die Beiträge aus verschiedenen Teams schätzt.
Data Analyst Arbeitgeber: Traffic Label Limited
Sway offers a competitive salary package and a creative environment that encourages innovation. Located in the iGaming industry, the team values collaboration and input from all members. Enjoy regular team events and a culture that supports work-life balance.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Data 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 Traffic Label Limited 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 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 Analyst bei Traffic Label Limited gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Traffic Label Limited 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 Traffic Label Limited entscheidend sein!
