Product Analyst (all genders) - Ingenieur, Business Analysis

Was du unbedingt mitbringst

• Mindestens 2 Jahre Berufserfahrung im BereichProductAnalytics oder in einer eng verwandten analytischen Rolle.
• Erfahrung in der ganzheitlichen Bearbeitung von Analytics-Themen (End-to-End) sowie im Aufbau nachhaltiger, skalierbarer Lösungen.
• Erfahrung mit Experimenten, Funnel-Analysen, Segmentierung, Retention- und Growth-Kennzahlen.
• Sehr gute SQL-Kenntnisse sowie praktische Erfahrung im Umgang mit Produktdaten in modernen Analytics-Setups (z. B. Snowflake, dbt, Looker/Sigma oder Amplitude)
• Fähigkeit zum Aufbau zuverlässiger Datenmodelle sowie Erfahrung mit BI-Tools wie Sigma, Tableau oder Power BI.
• Verständnis für Product Discovery und nutzerzentrierte Produktentwicklung sowie Erfahrung in der Zusammenarbeit mit cross-funktionalen Produktteams.
• Fähigkeit, Analysen in klare Insights zu übersetzen und Ergebnisse überzeugend an Stakeholder wie Product Manager (allgenders), Designer (allgenders) und User Researcher (allgenders) zu kommunizieren.
• Sehr gute Englischkenntnisse.

Was du idealerweise noch mitbringst

• Erfahrung in einem digitalen Produktumfeld.
• Erste Berührungspunkte mit der Entwicklung von Mess- und Reporting-Frameworks, einschließlich KPI-Definitionen, Event-Tracking-Konzepten und Experimentier-Setups.
• Kenntnisse in Python oder R.
• Gute Deutschkenntnisse.

Was dich erwartet

• Mitwirkung an der Umsetzung unserer Product-Analytics-Strategie und Unterstützung der Business-Insights-Vision über verschiedene Produktbereiche hinweg.
• Unterstützung von Product-Discovery-Streams durch datenbasierte Erkenntnisse und Empfehlungen.
• Weiterentwicklung von KPI-Frameworks, Analytics-Standards und Experimentiermethoden in Zusammenarbeit mit Senior Analyst:innen.
• Übersetzung von Nutzer- und Produktdaten in konkrete Handlungsempfehlungen in enger Zusammenarbeit mit Produkt-, UX-, Tech- und Research-Teams.
• Pflege von Reporting- und Monitoring-Lösungen, die dateninformierte Produktentscheidungen unterstützen.
• Klare und strukturierte Präsentation vonInsightsund Empfehlungen gegenüber Produkt-Stakeholdern.
• Beitrag zu einer starken Daten- und Experimentierkultur durch das Teilen von Best Practices und Learnings innerhalb des Teams und darüber hinaus.