Senior-Datenanalyst/in

Arbeitszeit: Die Arbeitszeit ist frei einteilbar. Für die Zusammenarbeit während der Arbeitszeit gilt die Standortbedingung von ungefähr ±4 Stunden zu CET.
Erfahrung: Gefordert sind mindestens 3 Jahre als Data Analyst mit eigenständigen End-to-End-Analysen und Ergebnissen für Stakeholder sowie Erfahrung in Produkt-, Abo- und Zahlungsanalysen.
Vergütung: Gehalt nicht angegeben

Die Rolle in Kürze

Die Rolle verantwortet Analysen von der Problemdefinition bis zur Empfehlung und verbessert Conversion, Kundenbindung und Kundenwert. Sie arbeitet mit Produkt, Marketing, Data, Engineering, BI und Finance zusammen, sichert verlässliche Datengrundlagen und begleitet weniger erfahrene Analysten fachlich.

Deine Aufgaben

Die Rolle definiert mit Produkt, Marketing und Data KPIs, Erfolgsmetriken und Entscheidungskriterien und erstellt, pflegt und verbessert verständliche, verlässliche Produkt- und Marketingberichte sowie Dashboards.
Sie verantwortet Analysen von der Problemdefinition bis zur Empfehlung, untersucht vollständige Funnels, identifiziert Engpässe und schlägt Verbesserungen oder A/B-Tests vor. Anhand von Eventdaten analysiert sie Nutzerpfade, Abbrüche sowie Aktivierungs- und Aha-Momente.
Sie analysiert Checkout, Trial-to-Paid-Conversion, Verlängerungen, fehlgeschlagene Zahlungen, Erstattungen und Rückbuchungen, erkennt Umsatzverluste und empfiehlt Verbesserungen.
Sie untersucht Zahlungsprobleme gemeinsam mit Produkt, Engineering und Finance und sichert korrekte, konsistente Zahlungskennzahlen und Umsatzberichte.
Sie überwacht wichtige Kennzahlen und Anomalien, eskaliert Probleme und informiert Stakeholder gemäß definierten SLAs.
Sie verantwortet Eventtaxonomie und Trackingstruktur einschließlich Events, Eigenschaften und Namenskonventionen und prüft die Umsetzung auf Übereinstimmung mit der Geschäftslogik.
Sie entwickelt robuste, wiederverwendbare SQL-Datenmodelle mit sauberen Schichten, konsistenten Definitionen und performanten Abfragen und sichert mit Data Engineering und BI verlässliche Datengrundlagen.
Sie begleitet Junior- und Mid-Level-Analysten in SQL, Validierung, Funnel- und Kohortenanalysen sowie Experimentqualität mit regelmäßigem Feedback. Mit Kollegen und Führungsteam tauscht sie direktes, umsetzbares Feedback aus und wahrt hohe Qualitätsstandards.

Das solltest du mitbringen

Erforderlich

Vorausgesetzt wird ein Abschluss in einem analytischen Fach, etwa Mathematik, Data Science oder Wirtschaftswissenschaften, oder gleichwertige praktische Erfahrung.
Erforderlich sind mindestens 3 Jahre Erfahrung als Data Analyst mit nachgewiesener eigenständiger Verantwortung für End-to-End-Analysen und die Bereitstellung von Ergebnissen für Stakeholder.
Gefordert sind starke analytische und Problemlösungsfähigkeiten sowie die Fähigkeit, Trends, Muster und Ursachen in großen Datenbeständen zu erkennen.
Erforderlich sind ausgezeichnete mündliche und schriftliche Kommunikation sowie die Fähigkeit, Analysen in klare geschäftliche Maßnahmen zu übersetzen.
Vorausgesetzt wird die Fähigkeit, strategisch zu denken und datenbasierte Empfehlungen an Unternehmenszielen auszurichten.
Gefordert ist fundierte Erfahrung in Produktanalysen zu Funnels, Kohorten, Kundenbindung, Kundenwert, Abwanderung und Segmentierung.
Erforderlich ist praktische Erfahrung mit Eventanalyse-Werkzeugen wie Mixpanel, GA4, Amplitude oder vergleichbaren Lösungen.
Vorausgesetzt werden fortgeschrittene SQL-Kenntnisse.
Erforderlich ist Erfahrung mit gängigen BI-Werkzeugen wie Tableau, Looker oder vergleichbaren Lösungen.
Gefordert ist Erfahrung im Abonnementgeschäft.
Erforderlich ist praktische Erfahrung mit der Analyse von Zahlungs- und Abonnementdaten einschließlich Checkout-Conversion, Zahlungsfreigabequoten, Verlängerungen, fehlgeschlagenen Zahlungen, Erstattungen und Rückbuchungen.
Vorausgesetzt werden schnelle Anpassungsfähigkeit, effizientes Erlernen neuer Werkzeuge und Methoden sowie effektives Arbeiten in einem von hohem Druck und schnellen Veränderungen geprägten Umfeld.
Gefordert sind sehr gute mündliche und schriftliche Englischkenntnisse.
Erwartet werden Ehrgeiz, Antrieb und die Bereitschaft, täglich vollen Einsatz zu zeigen, unter Druck erfolgreich zu arbeiten und Herausforderungen als Chancen anzunehmen.

Von Vorteil

Erfahrung in Marketinganalysen ist wünschenswert.
Erfahrung mit Python und R ist wünschenswert.
Erfahrung mit GCP und BigQuery ist wünschenswert.
Erfahrung mit Werbeplattformen wie Google Ads und Facebook Ads ist wünschenswert.
Erfahrung mit Orchestrierungsframeworks wie Airflow und dbt ist wünschenswert.
Erfahrung mit Git und dem Code-Review-Prozess ist wünschenswert.

So ist Remote hier geregelt

Die Tätigkeit ist remote und grundsätzlich ortsunabhängig möglich; der Standort muss jedoch innerhalb einer Zeitverschiebung von ungefähr ±4 Stunden zu CET liegen. Innerhalb dieser Bedingung kommen alle Länder infrage.

Das wird angeboten

Remote-Arbeit mit freier Orts- und Zeiteinteilung wird angeboten; die Standortbedingung von ungefähr ±4 Stunden zu CET gilt dabei weiterhin.
Es gibt unbegrenzte bezahlte Freizeit sowie bezahlte freie Tage an nationalen Feiertagen.
Allen Mitarbeitenden, die einen benötigen, wird ein MacBook bereitgestellt.
Angeboten wird ein flexibler Vertrag für selbstständige Auftragnehmer mit Autonomie, unternehmerischen Möglichkeiten, steuerlichen Vorteilen, Vernetzungsmöglichkeiten und reduzierten arbeitsvertraglichen Verpflichtungen.
Es werden Möglichkeiten zur persönlichen und beruflichen Weiterentwicklung sowie zur Übernahme zusätzlicher Verantwortung geboten.

So läuft die Bewerbung

Die Prüfung einer eingegangenen Bewerbung dauert üblicherweise 3 bis 5 Tage, bei hohem Bewerbungsaufkommen gelegentlich länger.
Bei möglicher Passung folgen ein 40-minütiges Recruiting-Vorgespräch, ein 60-minütiges technisches Interview und ein 30-minütiges Abschlussgespräch.

Veröffentlicht: 12.10.2026 · Quelle geprüft: 20.10.2026.

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