Data Analyst: Personal Planning Apps & Growth Insights

Air Apps

Lisboa

On-site

EUR 50,000 - 63,000

Full time

11 days ago

A complete application in a minute

Tailored resume and cover letter, ready to send.

Get past ATS filters

Benefits offered by this job

Apple оборудование для работы

Ежегодный бонус

Лучшее медицинское и страхование жизни

Бюджет на транспорт

Coverflex пакет льгот на питание и т.д

Поддержка детского сада

Air Conference

Пенсионный фонд

Членство в Urban Sports Club

Бесплатные обеды в hub

Компенсационный диапазон: 50K-63K

Job summary

Air Apps, основанная в Лиссабоне в 2018 году, ищет аналитика данных с 3+ годами опыта для анализа поведения пользователей, разработки дашбордов и измерения KPI. В обязанности входит работа с SQL, Python или R, а также визуализация через Tableau, Looker, Power BI или Google Data Studio.

Вы будете сотрудничать с product, marketing и engineering, проводить A/B тесты и выступать с выводами перед руководством. Предоставляются бонусы, страхование и прочие льготы.

Qualifications

Около 3+ лет опыта в анализе данных, BI или смежной области.
Владение SQL для запросов и манипуляций с данными.
Опыт работы с инструментами визуализации (Tableau, Looker, Power BI, Google Data Studio).
Сильные аналитические навыки и опыт анализа в Python или R.
Знание методологий A/B тестирования и статистического анализа.
Опыт работы с Google Analytics, Mixpanel, Amplitude или аналогичными инструментами аналитики.
Умение сообщать инсайты не техническим стейкхолдерам.
Опыт работы с крупными наборами данных и облачными хранилищами (BigQuery, Redshift, Snowflake).
Способность работать в быстром темпе и управлять несколькими проектами.
Будет плюсом: знание ETL процессов и оптимизации конвейеров данных.

Responsibilities

Analyze user behavior, product performance, and key business metrics to identify trends and opportunities.
Create and maintain interactive dashboards and reports using tools like Tableau, Looker, Power BI, or Google Data Studio.
Collect, clean, and structure large datasets to ensure accuracy and usability.
Define and track KPIs for marketing, product, and business performance.
Work with SQL, Python, or R to extract, analyze, and manipulate data.
Collaborate with product managers, engineers, and marketing teams to provide data-driven insights.
Conduct A/B testing and experiment analysis to improve product features and user engagement.
Identify bottlenecks and opportunities in user journeys and customer funnels.
Present findings in a clear and compelling way to stakeholders and leadership teams.
Stay up to date with industry trends, analytics best practices, and emerging data tools.