Auf einen Blick
- Aufgaben: Analysiere Daten, um strategische Entscheidungen im Vertrieb und Finanzwesen zu unterstützen.
- Unternehmen: Dynamisches Unternehmen mit flachen Hierarchien und Teamgeist.
- Vorteile: 30 Urlaubstage, flexible Arbeitszeiten und Homeoffice-Möglichkeiten.
- Weitere Informationen: Vielfältige Kultur mit über 50 Nationalitäten und individuellen Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft des B2B mit innovativen Datenlösungen und KI-Analysen.
- Qualifikationen: Erfahrung in Datenanalyse, SQL-Kenntnisse und Interesse an KI-Technologien.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 75000 € pro Jahr.
- Shape the Future of B2B with Us
- Identify, analyze and interpret patterns and trends in complex data sets to support strategic business decisions
- Work closely with our Sales & Finance department and our data teams (Data Engineering, Data Science and Web Analytics) to shape Visable into a truly data-driven company
- Design, build and maintain trusted data models using dbt, contributing to our single source of truth
- Collaborate on data modeling, metric definitions and data quality initiatives to ensure reliable and scalable reporting
- Replace manual reporting processes with automated, cloud-based data solutions and reusable analytics assets
- Develop scalable dashboards, self-service reporting solutions and KPI frameworks using Tableau or similar BI tools
- Proactively identify opportunities, generate actionable business insights and communicate recommendations to stakeholders across the organization
- Act as a trusted analytics partner, supporting business teams with data-driven decision making and enabling power users through documentation and knowledge sharing
- Evaluate and leverage AI-powered analytics capabilities, including LLM-based tools and modern analytics workflows, to improve efficiency and create business value
- Contribute to improving our analytics practices, governance and development standards
What we Offer
- The opportunity to actively shape the future of the online B2B business and build an European champion
- You can expect an established traditional company with the advantages of a dynamic start-up culture: flat hierarchies, relaxed, informal atmosphere and a great team spirit
- An agile and supportive environment where success is always a team effort
- Benefit from our fitness cooperation with Urban Sports Club and train flexibly in over 7,500 studios across Germany
- Optimal work-life balance with 30 vacation days (plus Christmas Eve & New Year's Eve) and flexible working hours
- We believe in the best of both worlds: flexibility and collaboration.
Thus, you’ll enjoy the benefits of working from home while also experiencing the team spirit in our offices (approx. 50%)
- We promote your professional and personal skills with individual training opportunities (e. g.
Visable Online-Academy & Trainings), regular feedback discussions and team-building measures
- Take advantage of our “Workation” offer and work where others spend their holiday
- This is How You Can Impress Us
- Degree in Mathematics, Statistics, Computer Science, Business Analytics or a related field
- Several years of experience as a Data Analyst, ideally within Sales, Finance or Commercial Analytics
- Strong SQL skills and experience working with large-scale analytical databases and dimensional data models (Star/Snowflake schema)
- Hands-on experience with dbt for data transformation, testing, documentation and version-controlled analytics development
- Experience with modern cloud data platforms (e. g. Big Query, Snowflake, Redshift or Databricks) is highly desirable
- Experience using Tableau or similar BI and visualization tools to build scalable reporting solutions
- Good understanding of data modeling, data quality and analytics engineering best practices
- Experience working with Git and collaborative development workflows.
- Python or R experience for analysis and automation is a plus
- Interest in AI-powered analytics, LLM applications or AI-enabled data products, with a willingness to explore and adopt emerging technologies
- Strong analytical thinking, curiosity and the ability to translate business questions into scalable analytical solutions
- Excellent communication skills with the ability to explain complex analytical concepts to technical and non-technical stakeholders
- Proactive, collaborative and solution-oriented mindset with a passion for continuous learning
- Business fluency in English is required
We live and love diversity!
That's why we signed the “Diversity Charter” to promote equal opportunities and diversity in all its components.
By signing the Diversity Charter we guarantee that all qualified applicants are considered for employment without regard to age, ethnicity, religion, sexual orientation gender identity or physical abilities.
A culture of respectful interaction is deeply rooted in our corporate values and therefore we want every employee to feel included, accepted and valued.
With over 50 different nationalities and more than 20 spoken languages among Visable’s workforce, we can already be proud of being a culturally varied and truly international company.
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(Senior) Data Analyst (m/w/d) – Sales & Finance- EN Arbeitgeber: visable
Visable bietet Ihnen die Möglichkeit, aktiv die Zukunft des Online-B2B-Geschäfts zu gestalten und Teil eines dynamischen Unternehmens mit flachen Hierarchien und einem großartigen Teamgeist zu werden. Mit 30 Urlaubstagen, flexiblen Arbeitszeiten und der Option auf Homeoffice fördern wir eine optimale Work-Life-Balance und unterstützen Ihre berufliche sowie persönliche Weiterentwicklung durch individuelle Schulungsangebote. Unsere Kultur der Vielfalt und Inklusion sorgt dafür, dass sich jeder Mitarbeiter geschätzt und akzeptiert fühlt, was Visable zu einem hervorragenden Arbeitgeber macht.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so (Senior) Data Analyst (m/w/d) – Sales & Finance- EN 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 visable 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 (m/w/d) – Sales & Finance- EN 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 (Senior) Data Analyst (m/w/d) – Sales & Finance- EN bei visable gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei visable 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 visable entscheidend sein!
