In sintesi
- Mansioni: Analizza dati e supporta le vendite con report precisi e dashboard innovative.
- Azienda: Azienda in crescita nel settore della tecnologia con un team dinamico.
- Benefit: Retribuzione competitiva, opportunità di lavoro remoto e sviluppo professionale.
- Altre informazioni: Ambiente stimolante con ottime possibilità di crescita professionale.
- Perché questo lavoro: Fai la differenza con analisi dati che guidano le decisioni commerciali.
- Qualifiche: 4-6 anni di esperienza in Data Analytics e competenze avanzate in BigQuery.
La retribuzione prevista è compresa tra 70000 - 90000 € per anno.
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. Ensure every payout is accurate, transparent, and delivered on time.
- Data Investigation & Reporting: Maintain the commercial reporting cadence.
Extract and manipulate raw data to build an unvarnished view of business performance, moving the needle from estimation to predictability.
- Dashboarding & Tech Stack Utilization: Leverage Big Query, Looker, and advanced Google Sheets to build and maintain dashboards that act as our single source of truth.
- Process Optimization: Identify manual bottlenecks and architect automated, scalable solutions, improving how data flows.
- Strategic Support: Partner closely with the Manager and Revenue Operations team to translate complex datasets into clear, actionable insights for Commercial Leaders.
About you
- Data-Driven Problem Solver: 4-6 years of experience in Data Analytics, Revenue/Sales Operations, Finance, or a similar analytical role within a fast‑paced environment.
- Quantitative Foundation: Qualification in Mathematics, Economics, Finance, or another highly quantitative degree.
- Technical Chops: Strong, practical exposure to Big Query (SQL) and building visualizations in Looker.
- Spreadsheet Master: Advanced proficiency in Google Sheets with complex formulas, large data sets, and financial modeling.
- Detail-Obsessed Storyteller: Meticulous eye for detail, capable of identifying anomalies and opportunities in raw datasets.
- Adaptable & Fast-Moving: Thrive in an environment where priorities shift; pivot quickly to maintain momentum and deliver results.
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Senior Specialist, Data Analytics datore di lavoro: Checkout.com
Unisciti a noi a Ebene, Mauritius, dove la nostra cultura aziendale è incentrata sulla collaborazione e sull'innovazione. Offriamo opportunità di crescita professionale attraverso formazione continua e progetti stimolanti, il tutto in un ambiente di lavoro dinamico e inclusivo. Con vantaggi competitivi e un forte focus sul benessere dei dipendenti, siamo l'ottima scelta per chi cerca un impiego significativo e gratificante nel campo dell'analisi dei dati.
Consigli degli esperti StudySmarter🤫
Ecco come pensiamo che potresti ottenere Senior Specialist, 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 Senior Specialist, 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.
