Lead Business Analytics , hybrid in Berlin)
Role details
Job location
Tech stack
Job description
Entwicklung, Betrieb und laufende Optimierung einer Self-Service-Suite in Power BI und Superset Durchführung proaktiver Analysen (z. B. Umsatz, Funnel, Kohorten, Churn) Ableitung konkreter Handlungsempfehlungen und Präsentation an C-Level und Abteilungsleitungen
B. Strategische Datenprojekte Steuerung crossfunktionaler Projekte (z. B. Forecasting, Funnel-Optimierung, Kampagnen-Tracking, Preis- & Provisionsmodelle u. a.) Einführung und Weiterentwicklung agiler Arbeitsprozesse (z. B. zweiwöchentliche Sprint-Planung & -Review)
C. Reporting- & Analytics-Infrastruktur Ownership über zentrale Dashboards (Company, Sales Performance, Noa Notes, CS, Commission, Clinics/Key Account etc.) Definition und Dokumentation einheitlicher Metriken ("single source of truth") Aufbau automatisierter Datenpipelines (z. B. HubSpot, Talkdesk, Demodesk via API)
D. Data Governance & Quality Management Entwicklung und Durchsetzung klarer Datenstandards Regelmäßige Validierung, Reconciliation und Fehlerbehebung Enge Zusammenarbeit mit dem Data-Warehouse-/Engineering-Team
E. Stakeholder Management Priorisierung des Analytics-Backlogs in enger Abstimmung mit C-Level-Stakeholdern Förderung einer datenzentrierten Unternehmenskultur ("Data Literacy")
Erwartete Ergebnisse (6-12 Monate)
- Vollständig ausgerollte, benutzerfreundliche Self-Service-Dashboards mit >90 % Adoption in allen GTM-Teams in Superset
- Reduktion kritischer Datenqualitäts-Issues (>80 % weniger manuelle Korrekturen)
- Wöchentliche + monatliche Executive-Briefings mit klaren Handlungsempfehlungen zu Umsatz- und Effizienzpotenzialen
- Time-to-Insight <50 % ggü. Vorjahr, * Think like an owner: Eigenverantwortung, Hands-on-Mentalität, Priorisierung nach Business-Impact
- Keep it simple, keep it lean: Fokus auf skalierbare, wartungsarme Lösungen
- Radikale Ehrlichkeit bei gleichzeitig wertschätzender Kommunikation
Erfolgsmessung (KPIs)
- Dashboard-Adoption & Self-Service-Quote
- Time-to-Insight / Time-to-Action
- Datenqualitäts-Index (Fehlerquote, Abweichungen)
- Zufriedenheit der Stakeholder, * Sprache: Deutsch auf muttersprachlichem Niveau oder mindestens C1 erforderlich, sowie sichere Kommunikation auf Englisch.
- Startzeitpunkt: Ab sofort oder nach Vereinbarung
- Grober Umriss unseres Hiring-Prozesses (Änderungen vorbehalten):
- Interview mit Deiner Managerin Grietje, jameda Head of Revenue Operations
- Zweites Interview mit Stakeholder/Peer
- Business Case (inkl. ein paar Tagen zur Vorbereitung und Präsentation mit Grietje und einer/m Stakeholder/Peer)
- finales Interview mit Constanze, jameda CEO
- Referenzen und Offer :)
Wir freuen uns sehr darauf, von Dir zu hören!
Requirements
- Abgeschlossenes Studium in BWL, Informatik, Wirtschaftsinformatik, Naturwissenschaften oder vergleichbare Ausbildung
- 5+ Jahre Erfahrung in Analytics/Business Intelligence, davon mind. 1-2 Jahre in leitender Rolle
- Tiefgehende SQL-Kenntnisse und Routine mit modernen DWH-Architekturen
- Expertenwissen in Power BI (DAX, Dataflows, Row-Level Security) und/oder Superset
- Fundierte Statistik-/Forecasting-Skills (z. B. Cohort-, Regression-, Time-Series-Analysen)
- Praxis in agilen Arbeitsmethoden (Scrum/Kanban) und Projektmanagement
- Ausgeprägtes Geschäftsverständnis sowie Fähigkeit, komplexe Sachverhalte einfach zu kommunizieren (Deutsch & Englisch)
Weitere Pluspunkte wären:
- Praktische Erfahrung mit HubSpot CRM, insbesondere mit den Datenmodellen und Integrationsmöglichkeiten
- Erfahrung mit Python/R, dbt oder ähnlichen Data-Engineering-Tools
- Branchenwissen in SaaS, Marktplatz- oder Healthcare-Umfeld
- Know-how in Revenue Operations/Provisionslogiken