Data Analyst:in

[Firmenname], B2B-KMU [Branche] mit Sitz in [Stadt], [X] Mitarbeitende, [X] Mio. € ARR, sucht eine:n Data Analyst:in zur Verstärkung des Geschäftsteams. Sie berichten an die [Geschäftsführung / CFO / COO / Head of Data].

Ihre Aufgabe

Sie beantworten die wichtigsten Geschäftsfragen mit Daten und unterstützen Geschäftsführung, Sales, Marketing und Produkt bei Entscheidungen. Sie sind die zentrale Ansprechperson für analytische Fragen im Unternehmen.

Hauptverantwortlichkeiten

• Geschäftsanalysen eigenständig führen: Eingrenzung der Frage, SQL-Abfragen, Auswertung in einem BI-Tool oder in Python, Empfehlung an die Stakeholder:innen.
• Wöchentliches oder zweiwöchentliches Geschäftsreview mit konsolidiertem Kennzahlen-Set moderieren und nachjustieren.
• Strukturelle Analysen liefern (Funnel-Analyse, Kohorten-Retention, Forecast, Segment-Analyse), die Geschäftsentscheidungen verändern.
• Dashboards in [Tool, z. B. Looker, Tableau, Power BI, Metabase] aufbauen, pflegen und dokumentieren.
• Datenqualität proaktiv prüfen, Anomalien untersuchen und Datenqualitätsprobleme mit dem Engineering-Team adressieren.
• Stakeholder:innen aus Sales, Marketing, Produkt und Geschäftsführung in 1:1 begleiten und Anfragen schärfen, statt mechanisch zu liefern.
• Datenkultur im Unternehmen aktiv tragen: SQL-Schulungen für interessierte Kolleg:innen, pädagogische Reviews, Dokumentation häufiger Pitfalls.

Profil

• Unverzichtbar: [2 bis 5] Jahre professionelle Erfahrung in einer Analyst:in-Rolle; sehr solide SQL-Praxis (CTEs, Window Functions, komplexe Joins); Beherrschung mindestens eines BI-Tools (Looker, Tableau, Power BI, Metabase); nachgewiesene Geschäftsorientierung (Analysen, die konkrete Entscheidungen verändert haben).
• Wünschenswert: Vertrautheit mit Python oder R für Ad-hoc-Analysen; Erfahrung mit dbt oder einem Äquivalent; Erfahrung im KMU oder Scale-up (hohe Autonomie und Stakeholder-Vielfalt); Branchenkontext nahe an [unserer Branche].
• Disqualifizierend: keine eigenständige SQL-Praxis; reine Reporting-Haltung ohne Geschäftsempfehlung; Ablehnung der Mitarbeit in Geschäftsfunktionen (Sales-Calls mithören, Marketing-Reviews begleiten); Wunsch nach ausschließlich modellier- oder ML-fokussierter Arbeit.

Was wir bieten

• Bruttojahresvergütung: [45 bis 68] k€ je nach Erfahrung. Keine strukturelle variable Komponente.
• Modell: [Vollzeit, hybrid 2 bis 3 Tage / Woche vor Ort, Basis in [Stadt] / remote-friendly].
• Benefits: [betriebliche Altersvorsorge, Fahrrad-Leasing, Urlaubstage, Homeoffice-Policy, Hardware-Budget, Weiterbildungs- und Konferenzbudget].
• Stack: [zu ergänzen: Data Warehouse (Snowflake, BigQuery, Postgres), BI-Tool (Looker, Tableau, Power BI, Metabase), Transformations-Layer (dbt), Analytics-Tools (Mixpanel, Amplitude, GA4), Python oder R für Ad-hoc-Analysen].