Senior Data Analyst - Recommendation (all genders)

• Enge Zusammenarbeit mit verschiedenen Fachbereichen als eigenständiger Contributor: Als Schnittstelle zwischen Data Scientists, Software Engineers und Product Teams agieren und die Abstimmung von Zielen und Prioritäten im Bereich Empfehlungen sicherstellen
• Zusammenarbeit mit Stakeholdern zur Analyse von Produktzielen, Identifikation relevanter KPIs und deren Übersetzung in messbare Ziele für die Performance von Recommendation-Systemen
• Zusammenarbeit und Austausch mit dem Core Shop Analytics Team zu teamübergreifenden Initiativen sowie gemeinsame Entwicklung von Cross-Stack Data Deliverables
• Entwicklung und Pflege von Tracking-Systemen, Dashboards und Tools zur Überwachung der Performance von Recommendation-Systemen und des Nutzerverhaltens
• Kontinuierliche Analyse von Daten und Aktualisierung relevanter Dashboards, um Product Managern einen zeitnahen Zugriff auf Performance-Daten im Bereich Recommendations zu ermöglichen
• Analyse von Nutzerverhalten, Erfolgsmetriken von Empfehlungen sowie Click-Through-Daten zur Verbesserung von Relevanz, Usability und Gesamtperformance auf Basis von Insights
• Bereitstellung von Insights für Product Manager zur Nutzerinteraktion mit Recommendation-Funktionen, inklusive Identifikation von Optimierungspotenzialen entlang der User Journey
• Identifikation von Bereichen, in denen Datenprozesse automatisiert oder optimiert werden können, um die Effizienz des Teams zu steigern

• Fortgeschrittene SQL-Kenntnisse (z.B. Python)
• Erfahrung im Umgang mit Tracking-Daten (z.B. GA4)
• Erfahrung mit Version-Control-Systemen und Data Warehouses (z. B. GitLab, BigQuery)
• Erfahrung mit Data-Visualization-Tools (z. B. Looker Studio)
• Erfahrung im Data Mining und in der Datenbereinigung
• Kenntnisse in der Analyse und Visualisierung von Nutzerverhalten
• Erfahrung im Aufbau interaktiver Dashboards (z. B. mit Streamlit, Voila oder Gradio)
• Fähigkeit, Themen eigenständig zu bearbeiten und voranzutreiben
• Ausgeprägtes analytisches Denkvermögen, Freude an der Arbeit mit Zahlen sowie die Fähigkeit, datenbasierte Lösungen zu entwickeln
• Sehr gute Kommunikationsfähigkeiten, um komplexe analytische Ergebnisse klar und handlungsorientiert zu vermitteln
• Selbstständig, motiviert und gut organisiert

Nice to have

• Erfahrung mit BigQuery
• Kenntnisse in statistischen Tests und Gaußschen Prozessen
• Kenntnisse in Computer-Vision-Libraries (z. B. OpenCV, TensorFlow, PyTorch)
• Erfahrung mit GCP oder AWS inkl. Infrastructure-as-Code und CI/CD-Pipelines
• Praktische Erfahrung mit Docker