Im Team Product Insights & Analytics erwarten dich folgende Aufgaben: 

• Entscheidungen beeinflussen: Du nutzt dein Wissen zu unserem Produkt, unseren Nutzer:innen und unserem Geschäftsmodell, um belastbare Insights mit klaren Handlungsempfehlungen für unsere Produktteams und -leads zu entwickeln
• Insights generieren: Du analysierst große und komplexe Datensätze, leitest relevante Erkenntnisse ab und hilfst dabei, Chancen zu quantifizieren, um eine fundierte Priorisierung der Produktarbeit zu ermöglichen
• Erfolg definieren: Du unterstützt Produktteams dabei, klare Erfolgskriterien und messbare Ziele (z.B. OKRs) zu definieren, die mit übergeordneten Produkt- und Unternehmenszielen im Einklang stehen
• Monitoring & Reporting: Du entwickelst aussagekräftige Dashboards und Reports, mit denen Produkterfolg messbar wird und Performance kontinuierlich überwacht werden kann
• Wirkungsmessung & Experimente: Gemeinsam mit den Produktteams formulierst du Hypothesen, entwickelst Test- und Experimentdesigns und misst deren Impact mit einem hohen statistischen Qualitätsanspruch
• Systemen & Daten im Wandel: Du analysierst und interpretierst Daten auch in einem sich im Aufbau befindenden Umfeld. Dabei findest du pragmatische Lösungen, priorisierst sauber und hilfst dabei schrittweise verlässliche Analytics-Strukturen zu etablieren
• Datenmodellierung: Du arbeitest eng mit Dataengineers zusammen, um skalierbare Datenmodelle zu entwickeln die Self-Service-Analytics ermöglichen und den Datenzugang der Produktteams vereinfachen
• Data Literacy & Enablement: Du treibst eine datengetriebene Arbeitsweise aktiv voran, befähigst Produktteams zur eigenständigen Analyse und stärkst die Datenkompetenz durch Enablement, Coaching und eine enge Zusammenarbeit

• Mindestens 2 Jahre Erfahrung in einer (Data-)Analytics-Rolle, idealerweise mit direkter Unterstützung von Produktteams in einer produktzentrierten Tech-Organisation
• Umfangreiche Erfahrung mit BI-Tools zur Erstellung überzeugender Dashboards und Visualisierungen (idealerweise PowerBI)
• Fundierte Kenntnisse in Product Analytics (z. B.: Aufbau von Metric Trees, Experiment- und A/B-Testing, Analyse von Nutzeraktivität, Retention, Funnels und Segmenten) und praktische Erfahrung mit event-basierten Product-Analytics-Plattformen (idealerweise Amplitude)
• Grundlegendes statistisches Verständnis sowie idealerweise praktische Kenntnisse in Python (z. B. Regressionsmodelle, einfache ML-Verfahren, gängige statistische Tests) und gute SQL-Kenntnisse zur eigenständigen Analyse, Validierung und Aufbereitung von Daten aus unterschiedlichen Quellen
• Ein sicherer und reflektierter Umgang mit KI-gestützten Tools zur Unterstützung der täglichen Analytics-Arbeit (z. B. bei Analyse, Hypothesenbildung, Code-Unterstützung oder Aufbereitung von Ergebnissen)
• Erfahrung in der Arbeit mit unvollständigen Daten und Systemen
• Sehr gute Kommunikationsfähigkeit, um Analyseergebnisse klar, prägnant und adressatengerecht aufzubereiten, sodass Stakeholder schnell zu belastbaren Entscheidungen kommen