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Manager für Analytik und Strategie
Die Position führt ein neu aufgebautes GTM-Analyseteam, dessen Analysten Marketing, Vertrieb sowie Support und Customer Operations unterstützen. Ziel sind vertrauenswürdige Erkenntnisse, schnellere und bessere Geschäftsentscheidungen sowie dauerhaft nutzbare Self-Service-Analysen. Die Führungskraft arbeitet selbst analytisch mit und verantwortet gemeinsam mit dem Team Funnel- und Kampagnenreporting, Vertriebs- und Supportanalysen, Prognosegrundlagen, regelmäßige Geschäftsbesprechungen, Dashboards, Kennzahlendefinitionen und dringende Managementfragen. Sie entwickelt Analysten weiter, sichert die Qualität analytischer Ergebnisse und stimmt Prioritäten sowie Handlungsempfehlungen mit GTM-Verantwortlichen ab. Dazu arbeitet sie mit Data Engineering, Finance und den betreuten Geschäftsbereichen zusammen; bei anspruchsvolleren Modellierungen kommt Data Science hinzu. KI und Automatisierung sollen wiederkehrende Analysearbeit in kontrollierte, dokumentierte und wiederverwendbare Abläufe überführen.
SQL
SQL · erforderlichErforderlich sind ausgezeichnete SQL-Kenntnisse zum Lesen und Schreiben von Abfragen, Beurteilen von Datengranularität und Joins, Erkennen von Datenqualitätsproblemen und Anleiten von Analysten zu verlässlicheren Methoden.
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- GTM-Analytik · erforderlich
Gefordert sind fundierte GTM-Analysekenntnisse und ein Verständnis dafür, wie Marketing, Vertrieb, Customer Operations und Umsatzprozesse zusammenwirken.
- KI-gestützte Analytik · erforderlich
Erwartet wird die aktive Nutzung moderner KI-Werkzeuge zur Beschleunigung von Analysen, zur SQL-Qualitätsprüfung, zur Zusammenfassung von Stakeholder-Kontext, zur Dokumentation und zum Prototypisieren von Arbeitsabläufen.
- Analytische QA · erforderlich
Die Führungskraft soll Prüfmechanismen, Dokumentationsgewohnheiten und QA-Standards aufbauen können, die die Verlässlichkeit von Dashboards und Analysen stärken.
- Self-Service-Analytik · erforderlich
Erwartet wird Interesse daran, KI im Teambetrieb zu verankern und wiederkehrende Analystenabläufe in kontrollierte Self-Service-Angebote, KI-Bausteine, wiederverwendbare Dashboards oder Modellverbesserungen zu überführen.
- Statistische Analysen · Aufgabe
Die Rolle beurteilt Experimente, Inkrementalität, Kohortenanalysen, Prognosen, Segmentierung und statistische Auswertungen. Bei weitergehenden Modellierungen arbeitet sie mit Data Science zusammen.
- GTM-Analytik · erforderlich
- Gehalt
- Annahme: Anstellung als Arbeitnehmer in Deutschland. Ob diese Bedingungen für die Stelle gelten, ist nicht vollständig belegt. Rechnerischer Jahresvergleich: 40 Stunden/Woche × 52 Wochen = 2.080 Stunden/Jahr. 47,67 € je Stunde × 2.080 Stunden, auf volle 100 € gerundet: ≈ 99.200 €. Einheitliche Vollzeit-Vergleichsbasis, keine Angabe der tatsächlichen Arbeitszeit dieser Stelle. Keine Berechnung des tatsächlichen Jahres- oder Teilzeitgehalts; zusätzliche Sonderzahlungen werden nicht hinzugerechnet. Statistischer Mittelwert (kein Median) für die breite ISCO-08-Berufsgruppe 1: Managers. Eurostat SES 2022, Deutschland, April 2022: 47,67 € brutto je bezahlter Stunde. Vergleichsgruppe: Arbeitnehmer in Voll- und Teilzeit einschließlich bezahlter Werkstudenten, Unternehmen mit mindestens 10 Beschäftigten, Wirtschaftsbereiche B–S ohne öffentliche Verwaltung (O). Kein studentenspezifischer Wert, kein Anforderungsniveau und kein konkretes Stellengehalt. Bei deutschen Bildungsberufen sind öffentliche Beschäftigtendaten teilweise geschätzt; auch die amtliche Berufszuordnung ist mit Unsicherheit behaftet. Quelle: https://doi.org/10.2908/EARN_SES22_14 (Abruf 28.10.2026). Auswahl und deutschsprachige Erläuterung: RemoteFruit; Eurostat trägt dafür keine Verantwortung.
- Umfang
- Vollzeit
- Erfahrung
- Siehe Details
Deine Aufgaben
- Die Führungskraft leitet die in Marketing, Vertrieb und Support beziehungsweise Customer Operations eingebundenen Analysten. Sie fördert deren Entwicklung durch klare Erwartungen, direktes Feedback, Entwicklungspfade und gegenseitiges Lernen.
- Sie entwickelt ein schnelles, verlässliches Betriebsmodell für die Aufnahme und Priorisierung von Anfragen, Qualitätssicherung, Stakeholder-Kommunikation und regelmäßige Geschäftsbesprechungen.
- Sie coacht Analysten bei Funnel-Reporting, Kampagnenbewertung, Vertriebs- und Supportanalysen, Prognosen, Segmentierung, Attribution und Ergebnispräsentationen für das Management.
- Sie klärt gemeinsam mit GTM-Verantwortlichen mehrdeutige Fragestellungen und anstehende Entscheidungen, damit Analysen zu konkreten geschäftlichen Maßnahmen führen.
- Sie prüft SQL, Dashboards, Kennzahlendefinitionen, Dateneinschränkungen und analytische Argumentationen, damit das Team schnell arbeitet, ohne Qualitätsmaßstäbe zu senken.
- Sie etabliert das Team als Anlaufstelle für Self-Service und KI-Automatisierung, erkennt doppelte Anfragen und trennt Einzelfälle von wiederholbaren Abläufen. Wiederkehrende Muster überführt sie in KI-Bausteine, kontrollierte Dashboards, Kennzahlendokumentation und Anforderungen an Modellverbesserungen.
- Sie bringt analytisches Urteilsvermögen in Experimente, Inkrementalitätsmessung, Kohortenanalysen, Prognosen, Segmentierung und statistische Auswertungen ein. Für weitergehende Modellierungen arbeitet sie mit Data Science zusammen.
- Sie setzt KI-Werkzeuge in eigenen und teamweiten Arbeitsabläufen ein, um die Arbeit zu beschleunigen und dabei Genauigkeit, Dokumentation und Governance zu erhalten.
Das solltest du mitbringen
Nötig sind mindestens 6 Jahre in Analytics, Finanzen, Revenue-/Business-Operations, Marketing-/Sales-Analytics, Investmentbanking oder verwandten Feldern und mindestens 3 Jahre Analysten- oder analysenahe Teamleitung sowie GTM-Praxis.
Erforderlich12 Punkte
- Erforderlich sind mindestens 6 Jahre Erfahrung in Analytics, Finanzen, Revenue Operations, Marketinganalytik, Vertriebsanalytik, Business Operations, Investmentbanking oder einem verwandten Bereich.
- Erforderlich sind mindestens 3 Jahre Führung von Analysten oder analysenahen Teams sowie die Bereitschaft und Fähigkeit, weiterhin selbst SQL zu prüfen, Dashboards zu untersuchen, Annahmen kritisch zu testen und Antworten mitzuentwickeln.
- Gefordert sind tiefes analytisches Urteilsvermögen, starke SQL-Kenntnisse und GTM-Fachwissen. Dazu gehören zügiges, präzises Arbeiten mit hohem Qualitätsanspruch, Freude an analytischer Arbeit, das Strukturieren unklarer Geschäftsfragen, kritische Zahlenprüfung, Coaching bei komplexen GTM-Datenfragen und klare Empfehlungen unter Zeitdruck.
- Erforderlich ist fundierte GTM-Analysekompetenz mit Verständnis für das Zusammenspiel von Marketing, Vertrieb, Customer Operations und Umsatzprozessen. Dazu gehört Erfahrung mit Funnels, Pipeline, Buchungen oder ARR, Kampagnenleistung, Vertriebsproduktivität, Supportleistung, Prognosen, Attribution, Segmentierung oder Lifecycle-Analysen sowie die Übersetzung von GTM-Fragen in Kennzahlen, Auswertungsschnitte, Kohorten und umsetzbare Empfehlungen.
- Erforderlich sind ausgezeichnete SQL-Kenntnisse und analytisches Denken: SQL lesen und schreiben, Datengranularität und Joins beurteilen, Datenqualitätsprobleme erkennen und Analysten zu saubereren, verlässlicheren Methoden anleiten.
- Gefordert sind Sicherheit in Statistik und fortgeschrittenen Analysekonzepten wie Konfidenzintervallen, Inkrementalität, Kohortenbildung, Regression, Prognosen und Experimentauswertungen sowie das Urteil, wann Data Science für anspruchsvollere Modellierungen einzubeziehen ist.
- Die Führungskraft muss bei Bedarf fortgeschrittene Analysen unterstützen, statistische Grundlagen verstehen und Experimente, Prognosen oder Segmentierung anleiten können. Der Schwerpunkt bleibt auf verlässlichem Reporting, Geschäftspartnerschaft, analytischer Qualitätssicherung, Stakeholder-Management und einem schnelleren, konsistenteren GTM-Datenbetrieb statt reiner Personalführung.
- Gefordert sind finanzanalytische Sorgfalt und hohes Arbeitstempo. Auch unter kurzen Fristen müssen klare Antworten und hohe Qualität möglich sein; unmittelbar benötigte Orientierung ist von Fragestellungen mit weiterem Vertiefungsbedarf zu unterscheiden.
- Erwartet werden hohe Maßstäbe für Qualität, Vertrauen und Kommunikation, der Aufbau von Prüfmechanismen, Dokumentationsgewohnheiten und QA-Standards sowie transparente Erläuterungen von Einschränkungen. Die Führungskraft muss Data, Finance, Marketing, Vertrieb und Customer Operations auf gemeinsame verbindliche Kennzahlen ausrichten können.
- Gefordert sind ausgeprägte Führungs- und Coachingfähigkeiten mit klaren Erwartungen, durchdachtem Feedback, technischem Coaching und wirksamer Priorisierung. Analysten müssen bei ihrer Entwicklung, mehrdeutigen Anfragen und der Überführung geeigneter Arbeit in Automatisierung oder Self-Service unterstützt werden können.
- Erwartet werden eine konsequent KI-gestützte Arbeitsweise und aktive Nutzung moderner KI-Werkzeuge für Analysen, SQL-Qualitätsprüfung, Stakeholder-Kontext, Dokumentation und Workflow-Prototypen. Dazu gehören Automatisierungsorientierung und Interesse, KI im Betriebsmodell zu verankern und wiederkehrende Abläufe in kontrollierte Self-Service-Angebote, KI-Bausteine, wiederverwendbare Dashboards oder Modellverbesserungen zu überführen.
- Erforderlich ist die Fähigkeit, Analysten und Data Engineers bereichsübergreifend zu führen, stakeholdernahe Analytik von Datenfundamentarbeit zu unterscheiden und beide Gruppen wirksam zusammenzubringen.
Von Vorteil1 Punkt
- Erfahrung im Investmentbanking, Finanzwesen, in FP&A, Revenue Analytics oder einem anderen analytischen Umfeld mit hoher Arbeitsintensität ist ausdrücklich von Vorteil.
Außerdem genannt1 Punkt
- Ein Bildungsabschluss ist nicht erforderlich. Bei einem Angebot muss jedoch die jüngste Bildungserfahrung im Rahmen der Hintergrundprüfung angegeben werden.
So ist Remote hier geregelt
- Remote
Die Tätigkeit erfolgt vollständig remote. Als Arbeitsregionen sind Amerika, Europa, das Vereinigte Königreich und Indien vorgesehen; für dauerhaftes Arbeiten gelten zusätzlich länderspezifische Ausschlüsse.
Belegte Arbeits-/Kandidatenstandorte: Indien oder Vereinigte Staaten oder EMEA oder EU.
So läuft die Bewerbung
- Im Bewerbungsverfahren sind sämtliche vertiefenden Fragen zu beantworten, die üblicherweise am Anfang eines Interviews stehen. Lebenslaufangaben sind optional; auch Bewerbungen ohne vollständige Übereinstimmung mit dem Anforderungsprofil werden berücksichtigt.
- Ein Bildungsabschluss ist keine Voraussetzung. Nach einem Angebot muss jedoch die jüngste Bildungserfahrung für die Hintergrundprüfung angegeben werden.
- Auf Bewerbungen erfolgt eine Rückmeldung, auch ohne unmittelbare Passung. Während des Verfahrens werden Statusmeldungen in Abständen von möglichst höchstens sieben Tagen angestrebt.
- Bei KI-Nutzung im Bewerbungsverfahren werden verantwortungsvoller und transparenter Umgang erwartet.
- Für Menschen mit Behinderungen sind angemessene Anpassungen im Bewerbungs- und Interviewverfahren vorgesehen.
- Das Bewerbungsfenster beträgt voraussichtlich 30 Tage ab Veröffentlichung. Je nach Bewerbungsaufkommen kann es früher oder später schließen; auch eine Besetzung kann zur Schließung führen.
- Qualifizierte Bewerber werden im Rahmen der geltenden Gesetze auch bei vorhandener strafrechtlicher Vorgeschichte berücksichtigt.
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Bewerbungslink freischaltenVeröffentlicht: 26.08.2026 · Quelle geprüft: 03.11.2026.
Die Angaben sind für RemoteFruit einheitlich aufbereitet. Maßgeblich bleibt die Originalanzeige. RemoteFruit steht in keiner Partnerschaft mit dem ausschreibenden Unternehmen.