In sintesi
- Mansioni: Analizza dati finanziari e sviluppa modelli analitici per decisioni strategiche.
- Azienda: Satispay, una piattaforma finanziaria innovativa in crescita.
- Benefit: Assicurazione sanitaria, opzioni azionarie, corsi di lingua e flessibilità lavorativa.
- Altre informazioni: Ambiente dinamico con opportunità di crescita professionale.
- Perché questo lavoro: Fai la differenza con i dati e contribuisci a migliorare la vita delle persone.
- Qualifiche: 5+ anni di esperienza in analisi dati e competenze in finanza.
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. Today, we are building a complete financial platform designed to empower people and concretely improve their lives. By giving our 6 million users a clear, open path to pay, save, and invest, we are evolving into the definitive destination for every financial need.
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, 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.
- Build High-Impact Visualisation Tools — Define key financial metrics and develop dashboards and reports that communicate financial insights effectively.
- Drive Business Economics Analytics — Partner with Finance to develop analytical frameworks across monetisation, unit economics, LTV, payback period, cost structure, and revenue drivers.
- Enhance Analytics Through AI-Powered Workflows — Design and implement AI-assisted workflows to automate anomaly detection and surface budget deviations.
- Contribute to Our Data Layer Evolution — Contribute to the development of our data mesh layer by designing financial data models and pipelines.
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.
Technical Proficiency — Strong command of SQL, dbt, and Python. Experience with Git and notebook‑based analytics is a plus.
Data Modelling & ETL — Proven experience designing data models, building ETL pipelines, and managing data transformation layers at scale.
AI Fluency — Comfortable using AI tools day‑to‑day for analytics, automation, and generating ad‑hoc analyses.
Analytical & Problem‑Solving Skills — Comfortable with ambiguity, able to break down complex financial problems into focused workstreams.
Stakeholder Management & Communication — Able to independently lead initiatives across Finance and Marketing domains.
Unit Economics & Monetisation Knowledge — Familiarity with consumer lifecycle metrics and user economics approached from a financial planning and user‑value lens.
Data Visualisation — Experience with Hex, Looker, or similar tools to build clear and insightful financial data representations.
CareAbout: how we support your impact 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)
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.
Equal Opportunity Employer At Satispay, we're proud to be an equal opportunity employer. We celebrate diversity and inclusion, welcoming individuals of all backgrounds.
Data Analyst - Finance datore di lavoro: Visa Hunt
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, supporto psicologico, e un piano di stock option, i dipendenti possono prosperare sia professionalmente che personalmente. Inoltre, la flessibilità del lavoro ibrido e le opportunità di sviluppo interno rendono Satispay un luogo ideale per chi cerca un impiego significativo e gratificante nel settore finanziario.
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 Visa Hunt
Non dimenticare di candidarti direttamente sul sito di Visa Hunt! 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 Visa Hunt. 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 Visa Hunt. Mostra loro come pensi e come apprendi!
Come prepararti a un colloquio di lavoro presso Visa Hunt
✨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.
