Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und treibe die Analytics-Roadmap voran, um datenbasierte Entscheidungen zu fördern.
- Unternehmen: Wikimedia Deutschland, ein innovatives Unternehmen mit einem Fokus auf offene Daten.
- Vorteile: Flexibles Arbeitsmodell, wettbewerbsfähiges Gehalt und Entwicklungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Dynamisches Team mit einer Kultur der Zusammenarbeit und Chancengleichheit.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft von Open Data und mache einen echten Unterschied.
- Qualifikationen: Erfahrung als Data Analyst in Software- oder Technologieprodukten und starke SQL-Kenntnisse.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 43200 - 84000 € pro Jahr.
Position innerhalb der Software Engineering Abteilung, unbefristet in Vollzeit (35-40 h/Woche), mit Sitz in Berlin. Hybrides Modell – mindestens vierteljährliche Präsenz im Berliner Büro. Idealerweise sofort oder früher.
Über die Position & das Team
Als Senior Data Analyst sind Sie Teil des Product Management Teams in der Software Engineering Abteilung. Sie gestalten die Analytics-Roadmap der Abteilung und verwandeln komplexe Daten in umsetzbare Erkenntnisse zur Verbesserung von Engagement und Bindung für WMDEs Linked Open Data Produktportfolio. In enger Zusammenarbeit mit einem anderen Data Analyst statten Sie Produktmanager mit skalierbaren Tools und Dashboards aus, um Strategien und Entscheidungen innerhalb der Produktteams zu informieren, die mit unseren Produkt- und Organisationszielen übereinstimmen.
Was Sie tun werden:
- Co-Entwicklung und Umsetzung der Analytics-Roadmap in enger Zusammenarbeit mit Produktteams, um sicherzustellen, dass sie mit den Produkt- und Organisationszielen übereinstimmt und Chancen zur Skalierung von Erkenntnissen, Automatisierung von Analysen und zur Behebung technischer Schulden identifiziert.
- Partnerschaft mit Produktmanagern und Ingenieuren zur Definition von Erfolgsmessungen, Messung der Auswirkungen von Funktionen und Produkten sowie Bereitstellung umsetzbarer Erkenntnisse, die Strategien und Entscheidungen informieren.
- Entwurf, Implementierung und Pflege von Dashboards, Dokumentationen und Schulungsmaterialien, um Stakeholdern einfachen Zugang zu wichtigen Kennzahlen zu ermöglichen und eine Kultur der Selbstbedienungs-Datenkompetenz zu fördern.
- Förderung datengestützter Praktiken in der Abteilung, proaktive Zusammenarbeit mit funktionsübergreifenden Teams, um sicherzustellen, dass Erkenntnisse in wirkungsvolle Geschäfts- und Produktentscheidungen umgesetzt werden.
- Festlegung, Dokumentation und Durchsetzung von Analytics-Standards, Codierungsrichtlinien, Metrikdefinitionen und strukturierten Datenpipelines, um konsistente, zuverlässige und wiederverwendbare Daten über alle Teams hinweg sicherzustellen.
- Unterstützung bei Ad-hoc-Analysen, retrospektiven Bewertungen (von Produktveröffentlichungen oder Experimenten) und Vertretung der Analytics-Funktion in teamübergreifenden Initiativen, um sicherzustellen, dass Analytics-Erkenntnisse sowohl strategische als auch operative Prioritäten informieren.
Was Sie für diese Rolle qualifiziert:
- Erfahrung auf Senior-Ebene als Data Analyst für Software- oder Technologieprodukte, idealerweise in einem mission-driven Produktentwicklungsumfeld.
- Starkes Bewusstsein für Datenschutz, Ethik und verantwortungsbewussten Umgang mit Daten in technologieorientierten Kontexten im öffentlichen Interesse sowie ein Verständnis für freie und offene Datenökosysteme und gemeinschaftszentriertes Design.
- Kenntnisse in SQL, Datenvisualisierungstools (z.B. Superset, Turnilo, Looker) und Skriptsprachen wie Python oder PHP.
- Erfahrung mit web- und ereignisbasierten Analyseplattformen (z.B. EventLogging, Hadoop, Druid) und versionskontrollierten Umgebungen (z.B. Git/Gerrit).
- Expertise in der Definition, Messung und Interpretation von Produktmetriken sowie KPI-Hierarchien und Experimentierframeworks (einschließlich A/B-Tests) zur Unterstützung strategischer Entscheidungen.
- Starke Fähigkeiten, komplexe Daten in klare Narrative und umsetzbare Erkenntnisse für verschiedene Zielgruppen, einschließlich Ingenieuren, Produktmanagern und nicht-technischen Stakeholdern, zu übersetzen.
- Starke Priorisierungs- und Selbstmanagementfähigkeiten sowie starke Kommunikationsfähigkeiten in Englisch und Kooperationsfähigkeiten.
Interessiert?
Bitte senden Sie uns Ihre ausführlichen Bewerbungsunterlagen (Lebenslauf & Motivationsschreiben) über unser Jobportal. Wir bitten Sie, auf Bewerbungsfotos und Informationen zum Geburtsdatum, Familienstand und Eltern zu verzichten.
Wikimedia Deutschland setzt sich für Chancengleichheit ein und diskriminiert nicht aufgrund von beispielsweise ethnischer Herkunft, Staatsangehörigkeit, Religion oder Glauben, politischen oder anderen Überzeugungen, Geschlecht, Alter, Behinderung oder sexueller Identität. Wir möchten Sie auf die Weise ansprechen, die Ihnen am angenehmsten ist, daher teilen Sie uns bitte Ihren bevorzugten Namen und Ihre Pronomen mit, wenn Sie möchten.
Senior Data Analyst (all genders) Arbeitgeber: Wikimedia Foundation, Inc.
Wikimedia Deutschland ist ein hervorragender Arbeitgeber, der eine inklusive und unterstützende Arbeitsumgebung bietet. Mit einem hybriden Arbeitsmodell in Berlin ermöglicht das Unternehmen seinen Mitarbeitern, flexibel zu arbeiten und gleichzeitig an bedeutenden Projekten im Bereich offene Daten mitzuarbeiten. Die Unternehmenskultur fördert kontinuierliches Lernen und persönliche Entwicklung, während die Mitarbeiter die Möglichkeit haben, aktiv zur Verbesserung von Engagement und Nutzerbindung beizutragen.
Kontaktdaten:
Wikimedia Foundation, Inc. Recruiting-Team
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Senior Data Analyst (all genders) 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 Wikimedia Foundation, Inc. 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 (all genders) 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 (all genders) bei Wikimedia Foundation, Inc. gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Wikimedia Foundation, Inc. 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 Wikimedia Foundation, Inc. entscheidend sein!
