Data Analyst (all genders)

Meyandy LLC; Hamburg; Hybrid; EUR 90.000 - 130.000; Vollzeit

Zusammenfassung

MUVN in Hamburg sucht eine/n erfahrene/n Data Analyst/Analytics Engineer. Du definierst Kernkennzahlen, vergleichst Datenquellen und stellst sicher, dass jede Abfrage eine klare, eindeutige Antwort liefert. Du arbeitest an der Umsetzung von SQL- und Python-Pipelines, dem Aufbau eines leichten, vernetzten Stack.

Du berichtest direkt an den CFO und arbeitest eng mit Gründungsteam, Marketing und Operations. Ab dem 01.10.2026 startest du Vollzeit und gestaltest Datenmodelle, Validierung, Backfills

Qualifikationen

• Mehrere Jahre Erfahrung als Analyst:in oder Analytics Engineer, Reporting von Grund auf aufgebaut.

Aufgaben

• Kernkennzahlen definieren, Quellen abgleichen, Abweichungen erklären, single-source-of-truth sicherstellen.
• Marktplatz-/Korridor-Analytics: Angebot, Nachfrage, Fill Rate, Time-to-Match sichtbar machen.
• Direct SQL, Python-Pipelines, API-Pulls implementieren und in einen leichten Stack überführen.
• Datenvalidierung, Fehlersuche, Backfills planen und dokumentieren, nicht nur Symptome beheben.

Kenntnisse

SQL

Python

Data Analysis

Data Modeling

Jobbeschreibung

Jede Entscheidung bei MUVN hängt an einer Zahl. Niemand soll sie suchen müssen. MUVN verbindet Fahrer:innen mit freiem Laderaum mit Menschen und Unternehmen, die etwas transportieren müssen. Kein neuer Fuhrpark, keine neue Logistik. Bessere Nutzung von dem, was ohnehin unterwegs ist. Unser Marktplatz wächst über Korridore, also über einzelne Strecken, die dicht genug werden, um von selbst zu tragen. Ob eine Strecke trägt, ist keine Meinungsfrage, sondern eine Messung. Dafür bauen wir das MUVN Brain: eine verbundene Schicht über unseren Systemen, in der Kennzahlen einmal definiert sind und Menschen wie AI-Agents dieselbe Antwort bekommen. Es wird immer mehr als ein System geben. Der Unterschied liegt darin, ob sie miteinander reden. Du baust das. Du bist unsere erste dedizierte Datenstelle, berichtest an unseren CFO und arbeitest direkt mit dem Gründungsteam, Marketing und Operations. Du erbst keine Datenplattform, du entscheidest, was sie wird. Und du beantwortest die Fragen, an denen bei uns Geld hängt: Welcher Korridor kippt als Nächstes. Wo verlieren wir Nachfrage. Welcher Kanal bringt Matches statt Downloads. Du arbeitest dabei AI-First: AI übernimmt die Ausführung, dir gehören Intention, logisches Denken und Korrektheit. Hierfür suchen wir dich ab dem 01.10.2026 als Verstärkung für unser Team in Vollzeit

Aufgaben

Eine Wahrheit, nicht fünf

Du definierst unsere Kernkennzahlen über den gesamten Funnel, einmal verbindlich, mit klarer Namenskonvention und einer Definition pro Metrik. Teile davon existieren bereits, sie sind nur nirgends operationalisiert. Du gleichst die Quellen ab, erklärst Abweichungen und sorgst dafür, dass eine Frage genau eine Antwort hat, egal wer sie stellt.

Den Marktplatz messbar machen Unsere Analyseeinheit ist der Korridor, nicht die Stadt und nicht das Land. Du machst Angebot, Nachfrage, Fill Rate und Time-to-Match auf dieser Ebene sichtbar, inklusive der Fälle, die in keinem Standard-Funnel auftauchen. Ein Fahrer, der nichts findet, ist bei uns ein Signal, kein fehlender Datenpunkt.

Das MUVN Brain bauen Heute: direktes SQL, Python-Skripte, API-Pulls. Du überführst das in einen leichtgewichtigen, verbundenen Stack und entscheidest über Architektur und Tools, vom Warehouse über den Transformations-Layer bis zum BI-Tool.

Jedes Werkzeug kommt an dem Punkt rein, an dem es seine Kosten verdient, nicht früher. Lieber fünf verlässliche Modelle als fünfzig halb vertraute.

Pipelines, denen man vertraut Du integrierst unsere Quellen mit Pipelines, die idempotent, testbar und dokumentiert sind. Du baust Validierung zwischen den Quellen und fängst Diskrepanzen ab, bevor sie ein Meeting erreichen. Wenn etwas bricht, findest du die Ursache statt das Symptom und planst Backfills mit Prüfung davor und danach.

Analysen, die Entscheidungen tragen Wiederkehrendes Management-Reporting, Kohorten, Retention, Pricing, Funnel, Marketing-Performance Ende zu Ende.

Ad-hoc-Fragen beantwortest du schnell. Die, die immer wiederkommen, überführst du in Self-Serve-Reports, damit das Team sich selbst bedient.

Das Team unabhängig von dir machen Du nimmst Anforderungen von Gründern, Marketing und Operations auf und übersetzt sie in Modelle, die wiederverwendbar sind. Du dokumentierst Definitionen, Annahmen und Sonderfälle dort, wo sie hingehören, im Code und in der Doku, nicht in deinem Kopf. Datenfragen sollen nicht bei dir enden.

AI-Agents als Teil des Systems Du baust und iterierst Agents für klar umrissene Aufgaben: wiederkehrende Reports, Dokumentation, Datenqualitätschecks. Du pflegst die maschinenlesbaren Kontextdateien, die unser Brain überhaupt erst nutzbar machen, mit unseren Konventionen, Definitionen und Domänenregeln. Du prüfst, was AI produziert, bevor es zählt. Die Korrektheit gehört dir, nicht dem Tool.

Qualifikation

Du hast mehrere Jahre Erfahrung als Analyst:in, Analytics Engineer oder in einer vergleichbaren Rolle und schon einmal ein Reporting von null aufgebaut, nicht nur eines gepflegt. SQL ist für dich Handwerk, nicht Hürde: Window Functions, CTEs, Query-Optimierung, und genug Tiefe, um einen Execution Plan zu lesen und ein Performanceproblem selbst zu finden. Python nutzt du für Analyse… Data Analyst (all genders) — MUVN, Hamburg.

Mots-clés : Data Processing, Data Engineer.