Auf einen Blick
- Aufgaben: Analysiere Daten und entwickle Insights, die das Produkt und die Mitgliederergebnisse verbessern.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen im Gesundheitsbereich mit einem dynamischen Team.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, unbegrenzter Urlaub, 100% bezahlte Elternzeit und umfassende Gesundheitsleistungen.
- Weitere Informationen: Remote-Arbeit mit flexiblen Arbeitszeiten und großartigen Entwicklungsmöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der digitalen Gesundheit und arbeite an spannenden Projekten.
- Qualifikationen: Erfahrung in Produkt- oder Datenanalyse und starke SQL-Kenntnisse erforderlich.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 140000 - 140000 € pro Jahr.
Wir suchen einen Product Analytics Engineer, der unser Data Platform-Team verstärkt. Sie spielen eine Schlüsselrolle bei der Bereitstellung datengestützter Erkenntnisse und Produktanalysen, die direkt die Ergebnisse der Mitglieder und die Effektivität des Care-Teams verbessern.
Verantwortlichkeiten
- Zusammenarbeit mit Produktmanagern, Teamleitern und Bereichsverantwortlichen, um Geschäftsziele in messbare Hypothesen und umsetzbare Erkenntnisse zu übersetzen, die Produktverbesserungen und Mitgliederergebnisse vorantreiben.
- Entwurf und Bewertung von Experimenten (A/B-Tests und darüber hinaus), um Produkt-Hypothesen zu validieren und Iterationen zu leiten.
- Zusammenarbeit mit Produkt- und ML-Teams zur Messung der Auswirkungen neuer Funktionen, Arbeitsabläufe und Personalisierungssysteme.
- Aufbau und Pflege robuster dbt-Modelle, Dashboards und Self-Service-Analysetools unter Verwendung von Snowflake, dbt und BI-Plattformen.
- Definition, Überwachung und Kommunikation von KPIs in den Produktbereichen - Mitgliederengagement, CGM-Nutzung, Effektivität des Care-Teams und mehr.
- Zusammenarbeit mit Dateningenieuren, um sicherzustellen, dass die analytische Schicht auf einer zuverlässigen, gut strukturierten Datenbasis aufgebaut ist.
- Aufbau von Datenpipelines für Analysen und Erkenntnisgenerierung unter Verwendung von Python, dbt und Snowflake.
- Entwicklung und Implementierung von Strategien zur Datenvalidierung und -überwachung, um die fortlaufende Datenintegrität sicherzustellen.
- Klare und effektive Kommunikation von Ergebnissen an technische und nicht-technische Stakeholder.
- Erstellung und Pflege technischer Dokumentationen, einschließlich Datenmodelle, Metrikdefinitionen und Datenwörterbücher.
- Beitrag zur kontinuierlichen Verbesserung der Datenanalyseprozesse und Best Practices.
Qualifikationen
- Abschluss in Informatik, Statistik, Datenwissenschaft oder einem verwandten Bereich (Master-Abschluss bevorzugt).
- 4–7 Jahre Erfahrung in der Produktanalyse, Datenanalyse oder einer ähnlichen Rolle.
- Erfahrung in enger Zusammenarbeit mit Produktmanagern in Bezug auf Strategie, Fahrplan und Umsetzung.
- Starke SQL-Kenntnisse - Fähigkeit, komplexe Abfragen sicher und effizient zu schreiben.
- Erfahrung mit DBT (data build tool) für Datenmodellierung und -transformation.
- Kenntnisse in Cloud-Datenbanken - Snowflake bevorzugt.
- Vertrautheit mit BI-Tools wie LightDash, Tableau oder gleichwertig.
- Starkes Geschäftswissen - Fähigkeit, Daten mit Produktentscheidungen und Geschäftsergebnissen zu verknüpfen.
- Starke Kommunikationsfähigkeiten, mit der Fähigkeit, Stakeholder in technischen und nicht-technischen Teams zu beeinflussen.
- Bonus: Erfahrung mit Python für Datenanalysen (pandas, numpy).
- Bonus: Vertrautheit mit Datenpipeline-Tools (Airflow, Fivetran, Rivery oder Workato).
- Bonus: Erfahrung im Gesundheitswesen oder in der digitalen Gesundheit.
- Die Fähigkeit zur Zusammenarbeit während der Geschäftszeiten der Pazifischen Standardzeit (PST) wird bevorzugt.
Diese Remote-Position basiert in den USA. Bewerber müssen berechtigt sein, für jeden Arbeitgeber in den USA zu arbeiten. Wir können derzeit kein Visum sponsern oder übernehmen.
Vergütung und Leistungen
- Die Vergütung für diese Rolle liegt zwischen 130.000 und 140.000 USD jährlich.
- Ein wettbewerbsfähiges Vergütungspaket im Einklang mit führenden Technologieunternehmen.
- Ein remote und erfolgreiches globales Team.
- Gelegenheit zur Beteiligung am Eigenkapital.
- Unbegrenzter Urlaub mit Genehmigung des Managers.
- 16 Wochen bezahlter Elternurlaub für gebärende Eltern; 8 Wochen bezahlter Elternurlaub für nicht gebärende Eltern.
- 100% vom Arbeitgeber finanzierte Gesundheitsversorgung, Zahnmedizin und Sehhilfen für Sie und 80% Deckung für Ihre Familie; Optionen für Gesundheitskonto und flexible Ausgabenrechnung.
- 401k-Rentenersparnisplan.
Product Analytics Engineer Arbeitgeber: Twin Health
Als Arbeitgeber bieten wir Ihnen die Möglichkeit, Teil eines dynamischen und globalen Teams zu werden, das sich leidenschaftlich für datengestützte Erkenntnisse und Produktanalysen einsetzt. Unsere Unternehmenskultur fördert Zusammenarbeit und Innovation, während wir Ihnen durch unbegrenzten Urlaub, umfassende Gesundheitsleistungen und Beteiligungsmöglichkeiten an unserem Unternehmen eine ausgewogene Work-Life-Balance ermöglichen. Darüber hinaus unterstützen wir Ihre berufliche Weiterentwicklung und bieten Ihnen die Chance, in einem spannenden Bereich wie der digitalen Gesundheit zu wachsen.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Product Analytics Engineer 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 Twin Health 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 Product Analytics Engineer 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 Product Analytics Engineer bei Twin Health gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Twin Health 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 Twin Health entscheidend sein!
