Datenanalyst für Zahlungsperformance und -optimierung

Arbeitszeit: Vollzeit
Erfahrung: Gefordert sind mindestens 5 Jahre Datenanalyse, stark bevorzugt in Payments oder Fintech, sowie Erfahrung mit Zahlungsdaten, PSPs oder Acquirern, Zahlungsorchestrierung und Abos oder wiederkehrender Abrechnung.
Vergütung: Gehalt nicht angegeben

Die Rolle in Kürze

Die Fachrolle sichert präzise, strukturierte Zahlungsdaten und verlässliche Entscheidungsgrundlagen. Sie berichtet an die BI-Leitung und arbeitet mit Payments, Management, Product, Operations, Finance, Risk und dem BI-Team zusammen.

Deine Aufgaben

Die Rolle verantwortet und verbessert die Zahlungsdashboards in Power BI durchgängig.
Sie pflegt und optimiert die BI-Infrastruktur und Datenorganisation für Zahlungen sowie die Dokumentation und Verständlichkeit der Zahlungsdatenmodelle.
Sie gewährleistet Genauigkeit, Konsistenz und Governance sämtlicher Zahlungs-KPIs und vereinheitlicht deren Definitionen mit Product, Operations, Finance und Risk.
Sie übersetzt Geschäftsfragen in strukturierte SQL-Abfragen und aussagekräftige Berichte.
Sie leitet Ad-hoc-Untersuchungen zu sinkenden Autorisierungsraten, steigenden Ablehnungen, Zahlungsdienstleistervergleichen und der Rückgewinnung fehlgeschlagener Zahlungen.
Sie erkennt proaktiv Anomalien, Leistungstrends und entstehende Risiken.
Sie stimmt Berichte fachübergreifend mit den operativen Abläufen ab und führt mit dem BI-Team Peer-Reviews und Qualitätssicherung durch, bevor Ergebnisse und Berichte die Stakeholder erreichen.

Das solltest du mitbringen

Erforderlich

Mindestens 5 Jahre Erfahrung in der Datenanalyse sind erforderlich; Erfahrung im Zahlungsverkehr oder Fintech ist dabei stark bevorzugt.
Erforderlich sind fortgeschrittene Power-BI-Kenntnisse in Datenmodellierung, DAX und Leistungsoptimierung.
Gefordert sind ausgeprägte SQL-Kenntnisse und Sicherheit beim Abfragen und Validieren komplexer Tabellen in SQL Server.
Erforderlich ist Erfahrung mit Zahlungsdaten zu Zahlungsdienstleistern, wiederkehrenden Zahlungsabläufen, Erstattungen und Chargebacks.
Gefordert ist tiefe Vertrautheit mit zentralen Zahlungs-KPIs: Brutto- und Nettoautorisierungsrate, Analyse von Ablehnungsgründen, Erfolg erneuter Zahlungsversuche, unfreiwillige Kundenabwanderung und Rückgewinnung sowie Betrugs- und Chargebackquoten.
Erwartet werden Präzision, Konsistenz, analytische Tiefe und eine ausgeprägte Orientierung an Datenstruktur, Governance und Dokumentation.
Komplexe Daten müssen nichttechnischen Stakeholdern verständlich erklärt werden können.
Gefordert sind gründliche Selbstkontrolle und die Bereitschaft, Ergebnisse vor ihrer Weitergabe gemeinsam mit Kollegen zu validieren.
Erforderlich ist direkte Erfahrung mit Zahlungsdienstleistern oder Acquirern, beispielsweise Adyen oder Checkout.
Erforderlich ist Erfahrung mit Zahlungsorchestrierungsplattformen, beispielsweise Spreedly.
Gefordert ist Erfahrung in Umgebungen mit Abonnements oder wiederkehrender Abrechnung.
Erforderlich sind Python-Grundkenntnisse für Analysen oder Automatisierung.

Von Vorteil

Vertrautheit mit Azure und Microsoft Fabric ist von Vorteil.

So ist Remote hier geregelt

Die Tätigkeit erfolgt vollständig remote innerhalb Europas und basiert auf Vertrauen und Eigenverantwortung.
Ein jährlicher gemeinsamer Sommerausflug und Teamtreffen innerhalb der EU sind vorgesehen.

Das wird angeboten

Die Rolle bietet viel Eigenverantwortung und Einfluss auf umsatzkritische Systeme sowie die Gestaltung der Zahlungsanalytik eines wachsenden Unternehmens.
Geboten werden fachübergreifende Zusammenarbeit mit leitenden Stakeholdern und eine Arbeitskultur, die Klarheit, Präzision und durchdachte Entscheidungen wertschätzt.
Zum Angebot gehören ein jährlicher gemeinsamer Sommerausflug und Teamtreffen innerhalb der EU.

Veröffentlicht: 17.09.2026 · Quelle geprüft: 19.10.2026.

Die Angaben sind für RemoteFruit einheitlich aufbereitet. Maßgeblich bleibt die Originalanzeige. RemoteFruit steht in keiner Partnerschaft mit dem ausschreibenden Unternehmen.