Data Analyst (m/w/d)

über die stelle

Wir suchen eine:n Analytics Engineer / Data Analyst für unser Business Intelligence & Analytics Team – an unserem Standort in Innsbruck oder Wien, oder remote innerhalb der EU – ab sofort. 
Das ist eine kombinierte Rolle: Den Großteil deiner Zeit verbringst du mit Analytics Engineering (dem Aufbau einer modellierten, getesteten und dokumentierten Datenschicht) und Data Analytics (dem Übersetzen dieser Daten in Insights und Entscheidungen) – dazu ein bisschen hands-on Data Engineering, um die Pipelines am Laufen zu halten. Wenn du Daten gerne end-to-end besitzt – von der Rohquelle bis zum Dashboard, dem ein:e Stakeholder:in wirklich vertraut – und echten Einfluss in einem wachsenden europäischen FinTech suchst, freuen wir uns auf dich. Jetzt bewerben!

deine aufgaben

• Analytics Engineering – das Herzstück der Rolle 
  • Design, Aufbau und Pflege unserer Transformationsschicht in dbt auf BigQuery – gut strukturierte, getestete und dokumentierte Datenmodelle, die Analytics, Data Science und Self-Service-BI ermöglichen
  • Aufbau und Weiterentwicklung des semantischen/BI-Layers in Looker (LookML): verlässliche, unternehmensweit konsistente Metriken und Dashboards für Teams im ganzen Unternehmen
  • Sicherstellung der Datenqualität end-to-end – Tests, Dokumentation und kontinuierliche Verbesserung über den gesamten Stack
• Data Analytics – das Herzstück der Rolle 
  • Analyse großer Datensätze, um Trends, Muster und Anomalien sichtbar zu machen, die Produkt- und Business-Entscheidungen treiben
  • Definition, Umsetzung und Monitoring von KPIs über verschiedene Geschäftsbereiche hinweg
  • Unterstützung des Managements bei Forecasts, Szenarioanalysen und Ad-hoc-Deep-Dives
  • Insights und Ergebnisse klar und überzeugend an Stakeholder:innen im gesamten Unternehmen kommunizieren und präsentieren
• Measurement & Product Analytics – End-to-End-Ownership 
  • Gemeinsam mit Produkt- und Engineering-Teams Event-Tracking und Instrumentierung definieren und aufsetzen – entscheiden, was gemessen wird, und dafür sorgen, dass es sauber und verlässlich in den Daten landet
  • Produkt- und Business-Fragen in klar definierte Metriken übersetzen – vom Tracking-Plan bis ins Datenmodell
  • Diese Metriken auf Dashboards zum Leben erwecken, die Stakeholder:innen wirklich für Entscheidungen nutzen
• Ein bisschen Data Engineering 
  • Mithilfe bei Pflege und Ausbau unserer ELT-Pipelines und Orchestrierung (Fivetran, Dagster) – für eine verlässliche Ingestion und ein performantes Warehouse
• AI als Effizienzhebel 
  • AI-Tools einsetzen, um Analysen zu beschleunigen und Self-Service-Analytics zu ermöglichen – z.B. Conversational Analytics in Looker oder AI-gestützte Auswertungen
  • Mitgestaltung beim Aufbau AI-gestützter interner Werkzeuge und Automatisierungen, etwa Agenten für wiederkehrende Analyse- und Reporting-Aufgaben

dein profil

• SQL ist ein Must-have – du schreibst komplexe Queries souverän
• Fundierte, praktische Erfahrung mit dbt (Datenmodellierung, Testing, Dokumentation) – das ist zentral für die Rolle
• Erfahrung mit einem Cloud-Data-Warehouse; BigQuery bevorzugt
• Erfahrung mit einem BI-/Semantik-Layer; Looker/LookML bevorzugt (Tableau oder Power BI ebenfalls willkommen)
• Sicherer Umgang mit Python für Analyse, Datenaufbereitung und Automatisierung
• Analytisches Denkvermögen kombiniert mit einem ausgeprägten Gespür für Business Impact
• Erfahrung darin, Metriken zu definieren und Event-Tracking gemeinsam mit Engineering zu instrumentieren (Tracking-Pläne, Event-Taxonomien) – du bist es gewohnt, Measurement von der Definition bis zum Dashboard zu verantworten
• Proaktive, selbstständige Arbeitsweise und klare Kommunikation gegenüber technischen wie nicht-technischen Zielgruppen
• Offenheit und Neugier gegenüber AI-Tools im Analytics-Kontext – du nutzt sie aktiv, um effizienter zu arbeiten, und beurteilst ihre Ergebnisse kritisch
• Sehr gute Englischkenntnisse (Arbeitssprache); Deutschkenntnisse von Vorteil

Nice to have 

• Erfahrung mit Tools für Datentransformation/Orchestrierung (Dagster, Airflow, Prefect)
• Erfahrung mit Product-Analytics-Tools (z.B. Mixpanel, GA4 o.ä.)
• Vertrautheit mit FinTech-/Payments-Daten
• Kenntnisse in Machine Learning, Statistik oder Advanced Analytics
• Erste Erfahrung mit AI-gestützter Analyse oder Agenten-Frameworks

warum wir?

• Eine bedeutungsvolle Rolle in einem wachsenden europäischen FinTech mit echtem Einfluss auf Produkt und Strategie
• Flache Hierarchien, ein internationales Team, echte Startup-Kultur und viel Eigenverantwortung
• Flexible Arbeitszeiten und hybrides Arbeiten – von zu Hause und/oder in unseren modernen, zentralen Büros in Innsbruck und Wien
• Spannende Projekte und die Freiheit, eigene Ideen in ein aufstrebendes Scale-up einzubringen
• Regelmäßige Team-Events und Workations