Senior Data Analyst

Senior Data Analyst

Vollzeit 58500 - 71500 € / Jahr (geschätzt) Homeoffice (teilweise)
V

Auf einen Blick

  • Aufgaben: Analysiere Daten und entwickle Dashboards für digitale Handelsplattformen.
  • Unternehmen: Valtech, ein innovatives Unternehmen für Erfahrungstransformation.
  • Vorteile: Flexibles Arbeiten, Weiterbildungsmöglichkeiten und ein unterstützendes Team.
  • Weitere Informationen: Dynamisches Arbeitsumfeld mit Chancen zur persönlichen und beruflichen Entwicklung.
  • Warum dieser Job: Werde Teil eines globalen Teams und beeinflusse die digitale Zukunft.
  • Qualifikationen: Mindestens 5 Jahre Erfahrung in der Datenanalyse und SQL-Kenntnisse.

Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 58500 - 71500 € pro Jahr.

Senior Data Analyst Canada Remote and Toronto

The ideal candidates will have a sharp analytical mindset and a desire to turn large, cross-platform datasets into actionable insights.

At Valtech, we’ve got opportunities to offer you — for learning; for growing; for making world-changing impact; for being a real agent of change.

Our global workforce exists to unlock a better way to experience the world, and that all starts with our workplace.

We’re proud of: What we do Our values Our workplace The borderless framework we work in

The role

Ideal candidates will have a sharp analytical mindset and a desire to turn large, cross-platform datasets into actionable insights.

They’ll bring a detail-oriented approach to identifying patterns and anomalies and a collaborative spirit to working with technical and business stakeholders.

Whether they’re wrangling logs, analyzing user journeys, or building KPIs for platform performance, they’ll be driven by curiosity and purpose.

Valtech is looking to hire a Senior Data Analyst to join our cross-functional commerce enablement team.

This person will partner closely with platform engineers, Dev Ops leads, and client teams to unlock value from operational, behavioral, and infrastructure data.

  • Role responsibilities
  • Analyze cross-platform performance and operational data from tools including ELK, Jenkins, Service Now (SNOW), and SFCC/Fluent Commerce/SFMC logs.
  • Build dashboards and reports to track platform uptime, deployment success/failure rates, incident trends, and data anomalies.
  • Translate system logs and alerts into business-impacting insights to support root cause analysis, proactive issue resolution, and optimization.
  • Collaborate with Dev Ops engineers to refine logging strategies, monitoring metrics, and alert thresholds.
  • Partner with QA, engineering, and delivery teams to design KPIs related to digital commerce health and customer experience.
  • Perform data validation and exploratory analysis on 3rd-party commerce integrations including Open Text DAM, Salsify PIM, and One Trust.
  • Document findings and lead insight-sharing sessions with stakeholders across engineering, operations, and business teams.
  • Minimum qualifications
  • 5+ years of experience working in a data analyst, product analyst, or operational analytics role.
  • Proficient in SQL, with experience querying large or semi-structured datasets (e. g., logs, JSON exports).
  • Seeking deep expertise in one or two major cloud platforms (GCP, Azure, or AWS), with a strong track record of designing, deploying, and managing scalable cloud solutions.
  • Experience using data visualization tools such as Tableau, Power BI, Looker, or Kibana to create compelling, actionable dashboards.
  • Demonstrated experience interpreting system logs, error trends, or deployment metrics.
  • Familiarity with data from Dev Ops or digital commerce platforms such as SFCC, SFMC, or Fluent Commerce.
  • Ability to communicate clearly with both technical and non-technical stakeholders.
  • Strong documentation and presentation skills.
  • Preferred qualifications
  • Experience analyzing log data from observability platforms like ELK, Splunk, Datadog, or New Relic.
  • Familiarity with Service Now ITSM or other ticketing systems for incident/change data analysis.
  • Background in statistical or exploratory data analysis (EDA) using Python, R, or notebooks (Jupyter, Databricks).
  • Understanding of CI/CD concepts and how they relate to deployment metrics and system health.
  • Exposure to customer journey or funnel analytics using digital analytics tools (e. g., Google Analytics, Heap, or Mixpanel).
  • About Valtech

Valtech is the experience innovation company that exists to unlock a better way to experience the world.

By blending crafts, categories, and cultures, our global team of 6,500 professionals in more than 60 offices help brands unlock value in a digitally accelerated world.

At the intersection of insights and perspectives, we leverage the power of data, AI, creativity, and technology to achieve experience innovation for many of the world’s best-known organisations, including L’Oreal, Nat West, DWP, P&G, Volkswagen, and US department of Agriculture.

Valtech will always be recognized not just for the quality of the work we deliver, but for all the amazing people that make it happen.

We work to create an equitable workplace that gives people from all backgrounds the support they need to thrive, grow and meet their goals (whatever they may be).

At Valtech, we don’t just talk about how to get things done; we transform by doing.

Be mindful of recruitment fraud by only replying and engaging with email contacts that end with the '@valtech. com' or '@kinandcarta. com' domain.

If you have any specific requirements or need reasonable adjustments to participate in the application or interview process, please let us know at kincarta-amer. ta. team@valtech. com.

#J-18808-Ljbffr

Senior Data Analyst Arbeitgeber: valtech.com

Valtech ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern die Möglichkeit bietet, in einem dynamischen und unterstützenden Umfeld zu wachsen. Mit einem starken Fokus auf persönliche Entwicklung und einer inklusiven Unternehmenskultur fördert Valtech die Zusammenarbeit und den Austausch von Ideen, während die Mitarbeiter an bedeutenden Projekten arbeiten, die einen echten Einfluss auf die digitale Welt haben. Die Remote-Arbeitsmöglichkeiten und die internationale Ausrichtung des Unternehmens ermöglichen es den Mitarbeitern, flexibel zu arbeiten und gleichzeitig Teil eines globalen Teams zu sein.

V

Kontaktdaten:

valtech.com Recruiting-Team

StudySmarter Expertenrat🤫

Wir sind der Meinung, dass du so Senior Data Analyst 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 valtech.com 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 mit Bravour zu bestehen

Analytisches Denken
Detailorientierung
SQL
Cloud-Plattformen (GCP, Azure, AWS)
Datenvisualisierung (Tableau, Power BI, Looker, Kibana)
Systemprotokoll-Interpretation
Zusammenarbeit mit technischen und nicht-technischen Stakeholdern

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 bei valtech.com gut geeignet bist.

Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei valtech.com 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 valtech.com entscheidend sein!