Senior-Datenanalyst

Arbeitszeit: Die Arbeitszeiten sind flexibel; grundsätzlich wird Erreichbarkeit und Reaktionsbereitschaft von 9 bis 17 Uhr CET erwartet. Flexibilität gilt gegenseitig.
Erfahrung: Erforderlich sind fundierte Erfahrungen in der SaaS-Datenanalyse auf Senior-Niveau sowie praktische Erfahrung mit Experimenten, Datenmodellierung und Analytics Engineering.
Vergütung: Gehalt nicht angegeben

Die Rolle in Kürze

Die Rolle liefert Entscheidungsgrundlagen für Produkt, Marketing, Forschung und Entwicklung sowie Umsatzsteuerung. Gemeinsam mit einem kleinen, erfahrenen Datenteam und dem Engineering entwickelt sie Analysen, Datenmodelle und einen internen KI-gestützten Datenzugang.

Deine Aufgaben

Die Rolle führt Projekte von einer offenen Geschäftsfrage bis zum umgesetzten Ergebnis. Ziele und Zweck werden gemeinsam abgestimmt; die Umsetzung gestaltet sie eigenständig.
Sie prüft die Machbarkeit von A/B-Tests und konzipiert geeignete Experimente. Ist ein solcher Test nicht möglich, entwickelt sie belastbare Vorher-Nachher- oder quasi-experimentelle Auswertungen.
Sie analysiert Experimente und erläutert ihre Aussagekraft, auch bei erfolglosen Versuchen oder wenn die Daten eine gewünschte Schlussfolgerung nicht tragen.
Sie formuliert begründete Handlungsempfehlungen und benennt, welche zusätzlichen Erkenntnisse eine Änderung ihrer Einschätzung rechtfertigen würden.
Sie definiert steuerungsrelevante Kennzahlen, von der zentralen Produktkennzahl bis zu Umsatzfrühindikatoren, und untersucht den Einfluss geschäftlicher Stellhebel.
Sie entwickelt ETL/ELT-Transformationen, aufbereitete Datensätze für konkrete Geschäftsanwendungen und Datenmodelle und wirkt an der Migration zu dbt mit.
Sie entwickelt ein internes MCP-System für eigenständige Datenabfragen durch Fachbereiche mit. Dabei arbeitet sie eng mit Produkt, Marketing, Forschung und Entwicklung sowie Engineering zusammen, stimmt Erwartungen ab und meldet Verzögerungen frühzeitig mit Begründung und neuem Termin.

Das solltest du mitbringen

Erforderlich

Erforderlich ist fundierte Erfahrung als Datenanalyst auf Senior-Niveau im SaaS-Bereich, einschließlich eigener Modellierung von NDR, Expansion, Contraction und MRR.
Erforderlich ist vertiefte Experimentiererfahrung mit Konzeption, Dimensionierung und Analyse von A/B-Tests. Dazu gehören das Erkennen ungeeigneter Testsituationen, geeignete Alternativen und die Bereitschaft, fehlende statistische Signifikanz klar zu benennen.
Erwartet werden analytisches Urteilsvermögen und eine begründete eigene Position, die regelmäßig in evidenzbasierte Handlungsempfehlungen mündet und deren Sicherheit klar kommuniziert wird.
Erforderlich sind SQL-Expertenkenntnisse, Python für Aufgaben jenseits der Möglichkeiten von SQL sowie Sicherheit in Looker oder einem vergleichbaren Werkzeug zur Vermittlung von Erkenntnissen.
Erforderlich sind ausgeprägte Fähigkeiten in Datenmodellierung und Analytics Engineering sowie praktische dbt-Erfahrung. Erwartet wird der Aufbau einer verlässlichen Datengrundlage über deren bloße Abfrage hinaus.
Erwartet werden ausgeprägtes Interesse an KI, deren bereits bestehender Einsatz im eigenen Arbeitsablauf und Neugier auf ihre Auswirkungen auf die Datenanalyse.
Erforderlich sind fachliche Breite über Produkt-, Marketing-, Forschungs-, Entwicklungs- und Umsatzfragen sowie eigenständige Projektsteuerung. Dazu gehören gezieltes Einholen von Unterstützung und Handlungsfähigkeit bei wechselnden Prioritäten in einem kleinen Remote-Team.

Von Vorteil

Von Vorteil ist Data-Science-Erfahrung mit der Entwicklung von ML-Modellen und ihrer Überführung in den Produktivbetrieb.
Von Vorteil ist Erfahrung auf Principal- oder Staff-Niveau; bei entsprechender Eignung kommt auch eine Einstufung auf diesen Ebenen infrage.

So ist Remote hier geregelt

Die Arbeit erfolgt remote von Standorten innerhalb CET ±1, einschließlich EU, Vereinigtem Königreich, Ukraine und Südafrika.

Das wird angeboten

Geboten werden 22 bezahlte Urlaubstage zusätzlich zu den örtlichen gesetzlichen Feiertagen.
Flexible Arbeitszeiten und eigenverantwortliche Zeiteinteilung sind vorgesehen; grundsätzlich wird Erreichbarkeit und Reaktionsbereitschaft von 9 bis 17 Uhr CET erwartet.
Je nach Standort gibt es eine private Krankenversicherung oder einen Gesundheitszuschuss. Hinzu kommt eine verlängerte bezahlte Freistellung im Krankheitsfall.
Ein Karriereplan mit Entwicklungsmöglichkeiten und ein vierteljährliches Lernbudget für Kurse, Bücher oder andere berufliche Weiterbildung werden angeboten.
Ein vierteljährliches Budget für Wohlbefinden kann beispielsweise für Sport, Therapie oder einen Roman genutzt werden.
Für die Arbeit wird hochwertige Apple-Hardware bereitgestellt.
Geboten werden eine transparente, flexible und menschenorientierte Arbeitskultur sowie gemeinsame Veranstaltungen.

Veröffentlicht: 28.09.2026 · Quelle geprüft: 20.10.2026.

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