Data Analyst (m/w/d) – Ownership über Analytics-Landschaft
happyhotel · Offenbourg
Stellenbeschreibung
Über die Position
Als Data Analyst bei happyhotel übernimmst du ab dem ersten Tag die komplette Verantwortung für unsere Analytics-Landschaft. Du gestaltest, wie ein schnell wachsendes SaaS-Unternehmen datenbasierte Entscheidungen trifft und bringst AI‑first‑Denken in alle Prozesse ein.
Hauptaufgaben
- End‑to‑End‑Verantwortung für den modernen Data Stack (Fivetran, Snowflake, Metabase).
- Bestehende Prozesse, Metriken und Datenmodelle hinterfragen und neu designen.
- Integration von AI/ML‑Ansätzen für Anomalie‑Erkennung, Predictive Analytics und Automatisierung.
- Datenmodellierung und Transformation in Snowflake mit dbt.
- Self‑Service‑Enablement für Teams durch klare Dashboards, KPI‑Standards und Trainings.
- Ad‑hoc‑Analysen in SQL, Python oder Excel für schnelle, umsetzbare Insights.
- Stakeholder‑Kommunikation: Anforderungen aufnehmen, priorisieren und in nutzbare Datenlösungen übersetzen.
- Aufbau von Data‑Governance‑Standards für Qualität, Naming‑Conventions und Dokumentation.
Anforderungsprofil
- Mindestens 5 Jahre Erfahrung als Data Analyst, Analytics Engineer oder in einer vergleichbaren Rolle, idealerweise im SaaS‑ oder Tech‑Umfeld.
- Ausgeprägte Ownership‑Mentalität und Fähigkeit, skalierbare Daten‑ und Analytics‑Infrastrukturen zu konzipieren und weiterzuentwickeln.
- Umfangreiche Erfahrung mit Snowflake (Performance‑Optimierung, Data Sharing, Warehouse‑Architektur).
- Sehr gute SQL‑Kenntnisse (komplexe Queries, Window Functions, CTEs).
- Kenntnisse in Reverse‑ETL zur Aktivierung von Daten in operativen Tools.
- Hands‑on‑Erfahrung mit Fivetran (Connector‑Konfiguration, Pipeline‑Management).
- Metabase‑Power‑User mit Fokus auf Self‑Service‑BI, Governance und Standards.
- AI‑first‑Mindset: Einsatz von LLMs, AI‑Tools und Automatisierung im Alltag.
Erforderliche Kenntnisse
- Snowflake
- SQL
- dbt
- Fivetran
- Metabase
- Python
- Excel
- AI/ML‑Tools (LLMs, Automatisierung)
Was wir bieten
- Vollständige Ownership über den Data Stack in einem wachsenden SaaS‑Unternehmen.
- Ein Umfeld, das AI‑first‑Innovation fördert.
- Enge Zusammenarbeit mit Product, Sales, Customer Success und Leadership.
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