In sintesi
- Mansioni: Analizza dati finanziari e sviluppa modelli analitici per migliorare le decisioni aziendali.
- Azienda: Satispay, una piattaforma finanziaria innovativa in crescita.
- Benefit: Assicurazione sanitaria, piani di stock option, supporto per la relocation e flessibilità lavorativa.
- Altre informazioni: Ambiente dinamico con opportunità di crescita professionale e inclusione.
- Perché questo lavoro: Unisciti a noi per trasformare i dati in soluzioni che migliorano la vita delle persone.
- Qualifiche: Esperienza in analisi dei dati e competenze in finanza sono un must.
La retribuzione prevista è compresa tra 40000 - 50000 € per anno.
About us Satispay began by rethinking the simple act of a payment to remove the friction from our daily routines. Oggi, stiamo costruendo una piattaforma finanziaria completa progettata per dare potere alle persone e migliorare concretamente le loro vite. Offrendo ai nostri 6 milioni di utenti un percorso chiaro e aperto per pagare, risparmiare e investire, stiamo evolvendo nella destinazione definitiva per ogni esigenza finanziaria.
What you'll be doing As a Data Analyst, you will be a core member of our Growth & Marketing (G&M) team, taking the data and analytics lead on all Finance initiatives. You’ll play a key role in enhancing decision‑making by developing analytical models and self‑service data assets that drive impactful solutions for financial planning, reporting, and operational steering.
Here's what your day‑to‑day will look like:
- Build Financial Analytics & Reporting Capabilities – Develop P&L and cash flow analytics, plan vs. actual monitoring models, and financial KPI frameworks that enable Finance to steer the business with accurate, timely data.
- Lead Investor Relations Analytics – Serve as the primary analytics and intelligence partner for Satispay’s investors including top‑tier VC firms, translating business performance into clear, data‑driven narratives that maintain and strengthen those relationships.
- Partner with Key Stakeholders – Act as the primary data and analytics partner for Finance, while collaborating closely with Marketing, Operations, and Product. Bridge the gap between financial data complexity and business decisions, translating technical findings into clear, actionable recommendations at the executive level.
- Build High‑Impact Visualisation Tools – Define key financial metrics and develop dashboards and reports that communicate financial insights effectively, empowering self‑service across Finance and senior leadership.
- Drive Business Economics Analytics – Partner with Finance to develop analytical frameworks across monetisation, unit economics, LTV, payback period, cost structure, and revenue drivers, bridging product performance and financial outcomes to support strategic planning.
- Enhance Analytics Through AI‑Powered Workflows – Design and implement AI‑assisted workflows to automate anomaly detection, surface budget deviations, and unlock efficiencies in the analytical processes supporting budgeting and re‑forecasting.
- Contribute to Our Data Layer Evolution – As part of the broader G&M Analytics team effort, contribute to the development of our data mesh layer by designing financial data models and pipelines that integrate into the company’s federated data strategy, ensuring scalable and governed data ownership.
Who we're looking for We need a problem‑solver with a strong analytical mindset who thrives in a collaborative environment. If you’re detail‑oriented and ready to take ownership in a dynamic setting, you’ll fit right in!
- Relevant Experience – 5+ years in data‑related roles spanning Data Engineering, Data Analytics, and BI, with at least 3 years of hands‑on experience in high‑volume data environments. Experience working in or closely with Finance, FP&A or Controlling functions is a strong plus.
- Financial Data Expertise – Hands‑on experience in financial data modelling, with a solid understanding of P&L structures, cash flow analytics, and plan vs. actual monitoring. Familiarity with ERP data schemas (e.g. SAP) and the ability to model and transform financial data for analytical use is highly valued.
- Technical Proficiency – Strong command of SQL, dbt, and Python. Experience with Git and notebook‑based analytics (e.g. Hex, Databricks, Jupyter) is a plus. Knowledge of SAP Public Cloud is also a plus.
- Data Modelling & ETL – Proven experience designing data models, building ETL pipelines, and managing data transformation layers at scale, ideally in environments with high‑volume, high‑frequency financial data.
- AI Fluency – Comfortable using AI tools day‑to‑day for analytics, automation, and generating ad‑hoc analyses, C‑level summaries, marketing campaign suggestions, and business cases efficiently using AI agents. Basic to mid‑level proficiency with Claude is a strong plus. Experience interacting with agents programmatically via APIs is a plus.
- Analytical & Problem‑Solving Skills – Comfortable with ambiguity, able to break down complex financial problems into focused workstreams and deliver evidence‑based answers. Takes end‑to‑end ownership of analytical projects: from problem framing to stakeholder recommendations, monitoring business impact throughout.
- Stakeholder Management & Communication – Able to independently lead initiatives across Finance and Marketing domains, efficiently translating technical findings into clear, actionable recommendations for senior stakeholders.
- Unit Economics & Monetisation Knowledge – Familiarity with consumer lifecycle metrics (Acquisition, Activation, Retention, Monetisation) and user economics (ARPU, CAC, LTV, Payback Period) approached from a financial planning and user‑value lens. Experience with Fintech‑specific KPIs and sector dynamics is a strong plus.
- Data Visualisation – Experience with Hex, Looker, or similar tools to build clear and insightful financial data representations.
Benefits Health – Private insurance for you and your family, psychological support with Serenis, mental health workshops. Financial resources – Stock Option Plan, Meal vouchers, Relocation support if you’re moving countries. Growth and development – Professional development programs, Internal mobility, Language courses with Preply. Flexibility – Unlimited PTO, Hybrid working policy, Flexible working hours. Family – Enhanced parental leave, Additional leave for child sickness.
* We embrace three days per week in‑office (Tuesday and Thursday + 1 of your choice), with the option to request extra remote time. Salary €40,000.00 – €50,000.00 gross per annum. This range is set using objective, gender‑neutral criteria for the role’s core requirements. The final compensation package is tailored according to your unique experience and expertise.
Equal Opportunity Employer At Satispay, we’re proud to be an equal opportunity employer. We celebrate diversity and inclusion, welcoming individuals of all backgrounds. This opportunity is open to everyone, regardless of race, colour, religion, sex, gender identity, sexual orientation, and national origin. Join us in a workplace where everyone belongs!
Data Analyst – Finance datore di lavoro: Satispay
Satispay è un datore di lavoro eccezionale, offrendo un ambiente di lavoro collaborativo e dinamico che promuove la crescita professionale e il benessere dei dipendenti. Con vantaggi come assicurazione sanitaria privata, piani di stock option e un'ampia flessibilità lavorativa, i nostri dipendenti possono prosperare sia professionalmente che personalmente. Inoltre, la nostra cultura inclusiva e il supporto per lo sviluppo delle competenze rendono Satispay un luogo ideale per chi cerca un impiego significativo e gratificante a Milano.
Consigli degli esperti StudySmarter🤫
Ecco come pensiamo che potresti ottenere Data Analyst – Finance
✨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 Satispay
Non dimenticare di candidarti direttamente sul sito di Satispay! 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 Data Analyst – Finance
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 Satispay. 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 Satispay. Mostra loro come pensi e come apprendi!
Come prepararti a un colloquio di lavoro presso Satispay
✨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.
