In sintesi
- Mansioni: Analizza dati per decisioni di marketing strategiche e integra dati da aziende acquisite.
- Azienda: N-iX, un'azienda globale di sviluppo software con oltre 2400 professionisti.
- Benefit: Lavoro flessibile, opportunità di crescita e un ambiente innovativo.
- Altre informazioni: Ambiente dinamico che abbraccia l'AI per migliorare l'analisi dei dati.
- Perché questo lavoro: Fai la differenza in un mercato automobilistico online con 30 milioni di utenti mensili.
- Qualifiche: 5+ anni di esperienza in analisi di marketing e competenze in SQL.
La retribuzione prevista è compresa tra 90000 - 110000 € per anno.
N-iX è un'azienda globale di servizi di sviluppo software che aiuta le aziende in tutto il mondo a creare prodotti software di nuova generazione. Fondata nel 2002, uniamo oltre 2.400 professionisti esperti in oltre 40 paesi, lavorando su progetti impattanti per leader del settore e aziende Fortune 500. La nostra esperienza spazia nel cloud, dati, AI/ML, software embedded, IoT e altro, guidando la trasformazione digitale in vari settori come finanza, manifattura, telecomunicazioni e sanità.
Stiamo cercando un Senior/Lead Data Analyst per unirsi al nostro team e contribuire a uno dei principali marketplace automobilistici online in Europa, servendo oltre 30 milioni di utenti mensili in 18 paesi.
Come Senior/Lead Data Analyst, avrai un ruolo chiave nel guidare decisioni di marketing informate dai dati, supportando iniziative strategiche aziendali, comprese fusioni e acquisizioni (M&A). Lavorando a stretto contatto con i team di marketing, prodotto, ingegneria e analisi, aiuterai a integrare i dati tra più organizzazioni, armonizzare le KPI e la reportistica, e fornire approfondimenti azionabili che migliorano le performance di marketing attraverso canali e marchi.
Questa posizione si colloca all'intersezione tra marketing, analisi e strategia aziendale. Collaborerai con stakeholder senior per tradurre sfide aziendali complesse in soluzioni analitiche scalabili, sfruttando strumenti di AI per migliorare la velocità, la qualità e l'impatto delle analisi. Il team abbraccia l'AI come parte fondamentale del proprio flusso di lavoro quotidiano.
Responsabilità:
- Supportare l'integrazione strategica e le iniziative di M&A valutando i paesaggi dati esistenti, integrando i dati di marketing delle aziende acquisite, allineando le definizioni delle KPI, le metodologie di attribuzione e la reportistica, garantendo una transizione fluida nell'ecosistema analitico del cliente.
- Collaborare con i team aziendali, di prodotto, ingegneria e analisi per identificare i requisiti di integrazione, riconciliare le discrepanze nei dati, stabilire soluzioni di reportistica scalabili e garantire la continuità aziendale durante i progetti di integrazione.
- Progettare e implementare modelli di dati scalabili e pipeline all'interno del Data Lake del cliente per integrare, armonizzare e gestire i dati di marketing attraverso canali, marchi e aziende acquisite.
- Costruire e mantenere dashboard coinvolgenti per monitorare la domanda, l'acquisizione degli utenti e l'efficienza del marketing, seguendo le migliori pratiche di visualizzazione dei dati per fornire approfondimenti chiari e azionabili.
- Collaborare con altri analisti per valutare le performance su piattaforme chiave — inclusi Google Analytics, Adjust, AppsFlyer, Google Ads, Meta e Criteo — e tradurre i risultati in raccomandazioni aziendali azionabili.
- Contribuire con competenze tecniche e giudizio aziendale ad analisi approfondite e report per la leadership senior, e guidare progetti trasversali dalla A alla Z, gestendo tempistiche, rischi e comunicazione con gli stakeholder.
- Sfruttare strumenti di AI e automazione per aumentare l'efficienza, la qualità e la scala del lavoro analitico — dalla preparazione dei dati e generazione di approfondimenti alla reportistica e comunicazione con gli stakeholder.
Requisiti:
- Oltre 5 anni di esperienza in analisi di marketing, idealmente all'interno di marketplace online o aziende digitali B2C/B2B, con una forte comprensione del marketing online e delle app, ottimizzazione delle campagne e allocazione del budget.
- Esperienza nel supportare progetti di integrazione dati su larga scala, fusioni e acquisizioni, o integrazioni organizzative complesse, inclusa la migrazione dei dati, armonizzazione delle KPI, consolidamento della reportistica e gestione degli stakeholder.
- Competenza in SQL e esperienza pratica nella costruzione di pipeline di dati e flussi di lavoro ELT utilizzando strumenti come Airflow e dbt, con familiarità con piattaforme di dati cloud come BigQuery, Redshift o Snowflake.
- Solida esperienza con strumenti di BI e dashboarding (Tableau, Amazon QuickSight, Power BI o simili), combinata con una buona comprensione delle migliori pratiche di visualizzazione dei dati.
- Profonda comprensione di Google Analytics, piattaforme di misurazione mobile (Adjust, AppsFlyer) e principali piattaforme pubblicitarie (Google, Meta, Criteo), inclusi implementazioni di tracciamento e strutture di reportistica.
- Un comprovato track record di leadership indipendente in iniziative analitiche trasversali a più unità aziendali e capacità di navigare in ambienti complessi di stakeholder durante periodi di cambiamento organizzativo.
- Un approccio proattivo all'integrazione degli strumenti di AI nei flussi di lavoro analitici, con una genuina curiosità su come l'AI possa migliorare la velocità, la qualità e l'impatto del lavoro analitico.
- Eccellenti capacità di comunicazione verbale e scritta in inglese.
Nice to have:
- Esperienza con modelli di attribuzione web e app.
- Esperienza con Amazon QuickSight.
- Esperienza con Google Search Console e Google Tag Manager.
- Esperienza con piattaforme pubblicitarie e piattaforme di misurazione mobile (MMPs).
Senior/Lead Data Analyst - Marketing datore di lavoro: N-iX
N-iX è un datore di lavoro eccezionale che offre un ambiente di lavoro collaborativo e innovativo, ideale per i professionisti del marketing analitico. Con opportunità di crescita professionale e un forte focus sull'uso di strumenti AI, i dipendenti possono contribuire a decisioni strategiche significative. Inoltre, la flessibilità del lavoro remoto consente un equilibrio ottimale tra vita professionale e personale, rendendo N-iX un luogo attraente per chi cerca un impiego significativo e gratificante.
Consigli degli esperti StudySmarter🤫
Ecco come pensiamo che potresti ottenere Senior/Lead Data Analyst - Marketing
✨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 N-iX
Non dimenticare di candidarti direttamente sul sito di N-iX! 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/Lead Data Analyst - Marketing
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 N-iX. 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 N-iX. Mostra loro come pensi e come apprendi!
Come prepararti a un colloquio di lavoro presso N-iX
✨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.
