In sintesi
- Mansioni: Analizza dati e supporta le vendite con report precisi e dashboard innovative.
- Azienda: Azienda in crescita con un ambiente collaborativo e dinamico.
- Benefit: Flessibilità lavorativa, opportunità di crescita e riconoscimenti per il tuo impatto.
- Altre informazioni: Ambiente stimolante dove puoi crescere e affrontare sfide significative.
- Perché questo lavoro: Unisciti a noi per trasformare i dati in intuizioni strategiche e fare la differenza.
- Qualifiche: Esperienza in Data Analytics e competenze avanzate in Google Sheets e BigQuery.
La retribuzione prevista è compresa tra 65000 - 85000 € per anno.
What the job involves
We are looking for a highly analytical and detail-oriented Data Analyst, Incentives & Commercial Reporting to join our growing team in Ebene, Mauritius.
Reporting to the Manager of Incentives & Commercial Reporting, you will be the analytical backbone of our commercial performance, executing the data workflows that ensure our global sales teams are incentivized correctly and our revenue insights are flawless.
- What you will be doing
- Incentive
Execution: Calculate, audit, and administer commercial compensation and bonus plans.
You will dive deep into the data to ensure every payout is accurate, transparent, and delivered on time.
- Data Investigation & Reporting: Maintain the commercial reporting cadence.
You will extract and manipulate raw data to build an unvarnished view of business performance, helping to move the needle from estimation to predictability.
- Dashboarding & Tech Stack Utilization: Leverage Big Query, Looker, and advanced Google Sheets to build and maintain the dashboards that act as our single source of truth.
- Process
Optimization: Identify manual bottlenecks in our current reporting workflows and help architect automated, scalable solutions.
You won’t just report the data; you will improve how it flows.
- Strategic Support: Partner closely with your Manager and the wider Revenue Operations team to translate complex datasets into clear, actionable insights for Commercial Leaders.
About you
- Data-Driven Problem Solver: 2–4 years of experience in Data Analytics, Revenue/Sales Operations, Finance, or a similarly analytical role within a fast-paced environment.
- Quantitative Foundation: Hold a qualification in Mathematics, Economics, Finance, or another highly quantitative degree.
- Technical Chops: Strong, practical exposure to Big Query (SQL) for extracting and manipulating large datasets, alongside experience building visualizations in Looker.
- Spreadsheet Master: Advanced proficiency in Google Sheets is non-negotiable. Highly comfortable with complex formulas, large data sets, and financial modeling.
- Detail-Obsessed Storyteller: Meticulous eye for detail and ability to pinpoint anomalies or opportunities in raw data.
- Adaptable & Fast-Moving: Thrive in an environment where priorities shift and comfortable with ambiguity. Pivot quickly to maintain momentum and deliver results.
- Additional Information
- Bring all of you to work
We create the conditions for high performers to thrive, through real ownership, fewer blockers, and work that makes a difference from day one.
Here, you’ll move fast, take on meaningful challenges, and be recognized for the impact you deliver.
It’s a place where ambition gets met with opportunity, and where your growth is in your hands.
We work as one team, and we back each other to succeed. So whatever your background or identity, if you’re ready to grow and make a difference, you’ll be right at home here.
It’s important we set you up for success and make our process as accessible as possible.
So let us know, or tell your recruiter directly, if you need anything to make your experience or working environment more comfortable.
We understand that work is just one part of your life. Our hybrid working model offers flexibility, with three days per week in the office to support collaboration and connection.
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Associate, Data Analytics datore di lavoro: Checkout.com
Unisciti a noi come Associate, Data Analytics a Ebene, Mauritius, dove la nostra cultura del lavoro promuove la crescita personale e professionale. Offriamo un ambiente dinamico e collaborativo, con opportunità di apprendimento continuo e un modello di lavoro ibrido che favorisce l'equilibrio tra vita lavorativa e privata. Qui, il tuo contributo sarà riconosciuto e avrai la possibilità di affrontare sfide significative fin dal primo giorno.
Consigli degli esperti StudySmarter🤫
Ecco come pensiamo che potresti ottenere Associate, Data Analytics
✨Sfrutta i Meetups di Data Science
Partecipare a meetups e conferenze di data science è un must! Questi eventi sono un ottimo modo per connettersi con esperti del settore e altre persone in cerca di lavoro. Non vergognarti di farti avanti e parlare con i relatori: potrebbe aprirti porte inaspettate.
✨Progetti Open Source per Farsi Notare
Contribuire a progetti open source è una fantastica opportunità per mostrare le tue competenze pratiche. Non solo aiuta a costruire il tuo portfolio, ma ti consente anche di lavorare con tecnologie che potrebbero essere ricercate dalla tua futura azienda. Cerca progetti su GitHub legati a data science e mettiti in gioco!
✨Unisciti a Comunità Online
Entrare a far parte di comunità online come Kaggle o forum di data science può essere un grande vantaggio. Non solo puoi partecipare a competizioni e migliorare le tue abilità, ma puoi anche costruire una rete con altri professionisti del settore. Queste connessioni possono rivelarsi preziose quando cerchi un lavoro a tempo pieno.
✨Candidati Direttamente su Checkout.com
Non dimenticare di candidarti direttamente sul sito di Checkout.com! Spesso le aziende preferiscono ricevere applicazioni tramite il loro portale, quindi assicurati di seguire le istruzioni specifiche. Un’applicazione diretta può darti un vantaggio rispetto a chi usa canali più generali.
Pensiamo che ti servano queste competenze per eccellere come Associate, Data Analytics
Alcuni consigli per la tua candidatura 🫡
Evidenzia le tue competenze tecniche:Nel campo della data science, è fondamentale mostrare le tue competenze tecniche. Assicurati di includere nel tuo CV le lingue di programmazione che conosci, come Python o R, e i tool che hai utilizzato, come TensorFlow o scikit-learn. Non dimenticare di far vedere i tuoi progetti o le tue analisi precedenti, magari con link a GitHub o portafogli di lavoro!
Scrivi una lettera motivazionale convincente:Per un ruolo full-time in data science, la lettera motivazionale è la tua occasione per far trasparire la tua passione per i dati e la tua voglia di contribuire al lavoro di Checkout.com. Spiega perché sei interessato a questo specifico ruolo e come le tue esperienze passate ti rendono il candidato ideale. Non essere timido: condividi le tue ambizioni e la tua visione per il futuro!
Includi risultati quantificabili:Quando parli delle tue esperienze lavorative precedenti, cerca di includere risultati quantificabili che dimostrino il tuo impatto. Ad esempio, puoi dire che hai aumentato l'efficienza di un'analisi del 20% o che hai contribuito a un progetto che ha portato a un aumento del fatturato del 15%. Metriche del genere catturano sempre l'attenzione dei recruiter!
Mostra il tuo approccio alla risoluzione dei problemi:La data science è tutta una questione di risolvere problemi complessi. Utilizza il tuo CV e la tua lettera motivazionale per descrivere come hai affrontato sfide specifiche in progetti precedenti. Ti consigliamo di includere un breve case study o un esempio pratico dei tuoi risultati per davvero colpire i selezionatori di Checkout.com. Mostra loro come pensi e come apprendi!
Come prepararti a un colloquio di lavoro presso Checkout.com
✨Brilla con il tuo Portafoglio
Porta con te un portfolio che mostri i tuoi progetti di data science. Includi studi di caso dettagliati e le tecniche che hai utilizzato, come l'analisi dei dati, il machine learning o la visualizzazione. In questo modo possiamo dimostrare concretamente il nostro problema-solving e le nostre competenze tecniche, che sono fondamentali in questo campo!
✨Preparati a Domande Tecniche
Aspettati domande tecniche in merito a statistica, machine learning e linguaggi di programmazione come Python o R. Potrebbero chiederti di spiegare modelli specifici o di analizzare un dataset sul momento. Rinfreschiamo insieme le nozioni di base e prepariamoci a dimostrare le nostre competenze pratiche.
✨Mostra la tua Curiosità
Le aziende cercano candidati che mostrino voglia di apprendere e crescita professionale. Durante l'intervista, parliamo delle tendenze attuali nel settore e dimostriamo il nostro interesse per l'innovazione nel campo della data science. Questo non solo ci farà apparire proattivi, ma metterà anche in evidenza la nostra motivazione.
✨Comunica Chiaramente i Tuoi Risultati
Essere bravi con i dati è fondamentale, ma sapere come comunicarli è altrettanto importante. Durante l'intervista, cerca di essere chiaro e conciso mentre parli dei tuoi risultati. Usa esempi specifici per dimostrare come le tue analisi abbiano avuto un impatto positivo in progetti passati. In questo modo possiamo evidenziare le nostre capacità comunicative, fondamentali per un ruolo a tempo pieno.
