Lead für KI-Analytics

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EWA Learn Languages

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51 - 200 Mitarbeiter

Gegründet 2017

📚 Bildung

👥 B2C

🛍️ eCommerce

Education • B2C • eCommerce

EWA Learn Languages ist eine Sprachlernplattform, die interaktive Werkzeuge und Ressourcen bietet, um die Sprachfähigkeiten der Nutzer zu verbessern. Mit einem Schwerpunkt auf ansprechenden Inhalten umfasst sie Funktionen wie Spiele, Quizze und personalisierte Lernpfade, um den Lernprozess unterhaltsam und effektiv zu gestalten. Die Plattform bedient verschiedene Sprachen und ist für Lernende aller Niveaus konzipiert, indem sie sowohl Bildungs- als auch Unterhaltungserfahrungen bietet.

Beschreibung

• Definieren, wie Analytics das Produkt, Wachstum, Monetarisierung und Experimentieren unterstützen soll. • Den Wandel zu KI-Agenten in der Analytics vorantreiben: Zugriff auf Daten in natürlicher Sprache, KI-gestützte Berichterstattung, Erkenntnisgewinnung, Automatisierung wiederkehrender Abfragen, Anomalieerkennung und interne Tools für Produkt- und Business-Teams. • Mit den zentralen Produkt- und Geschäftsmetriken arbeiten: Funnels, Aktivierung, Onboarding, Retention, Engagement, Monetarisierung, Churn, LTV, Paywall, Kohorten, Abonnementmetriken, Segmentierung und Lernverhalten. • Dezentrale KPI-Verantwortung aufbauen, einheitliche Metrikdefinitionen, Dokumentation, Datenqualitätskontrolle und eine vertrauenswürdige semantische Schicht für Product, Growth, Marketing, Finance, Engineering und das Leadership etablieren. • Ereignistaxonomie, Tracking-Logik, Tracking-Plan, Datenmodelle und Analytics-Layer überprüfen und verbessern, sodass sowohl Teams als auch KI-Agenten zuverlässig mit den Daten arbeiten können. • Ein System aufbauen, in dem Produkt-, Growth- und Führungsteams Antworten auf häufige Fragen erhalten, ohne ständig von manuellen, Ad-hoc-Analysen abhängig zu sein. • Die Experimentierpraxis stärken: Hypothesen-Design, Metrik-Auswahl, Testanalyse, statistische Interpretation, Segmentanalysen und produktbezogene Empfehlungen basierend auf den Ergebnissen. • Partner des Leaderships sein: Wachstumschancen identifizieren, Hypothesen mit Daten validieren, Risiken aufzeigen und komplexe Analysen in klare Produkt- und Geschäftsentscheidungen überführen.

🎯 Anforderungen

• Umfangreiche Erfahrung in Product Analytics in B2C, Mobile, Subscription, EdTech, Consumer-Apps oder ähnlichen Produkten. • Erfahrung im Aufbau oder Neuaufbau von Analytics-Systemen, Metrik-Frameworks oder eines datengetriebenen Operating Models. • Ausgezeichnete SQL-Kenntnisse. • Erfahrung im Umgang mit großen Mengen an Nutzerdaten. • Tiefes Verständnis von Produktmetriken: Funnels, Kohorten, Aktivierung, Retention, Engagement, Monetarisierung, LTV, Churn, Paywall und Abonnementmetriken. • Erfahrung mit Event-Tracking, Tracking-Plänen, Datenqualität und Metrik-Governance. • Solide technische Kenntnisse in Data Warehouses, Business Intelligence, Dashboards, Datenmodellierung und semantischer Schicht. • Erfahrung mit A/B-Tests und der statistischen Interpretation von Experimenten. • Praktische Erfahrung mit dem Einsatz von KI in der Analytics: KI-gestützte Berichterstattung, Natural-Language-Analytics, LLM-basierte Workflows, KI-Agenten oder Automatisierung von Analyseprozessen. • Die Fähigkeit, hands-on zu arbeiten: in die Daten einzutauchen, Hypothesen zu testen, Probleme zu finden und Analysen in konkrete Empfehlungen zu überführen. • Starke Kommunikationsfähigkeiten mit Product, Growth, Marketing, Finance, Engineering und dem Leadership. • Verantwortungsbewusstsein, Eigeninitiative und die Fähigkeit, eine unklare Zielrichtung eigenständig von Anfang bis Ende voranzutreiben.

🏖️ Vorteile

• Vollständig remote — Arbeit von überall auf der Welt möglich. • Zugang zu modernen Tools, Technologien und Abonnements — alles, was Ihnen hilft, Ideen schneller zu testen, Ihre Arbeit zu beschleunigen und bessere Ergebnisse zu erzielen. • Die Möglichkeit, die nächste Phase der Analytics in einem internationalen B2C-EdTech-Produkt mit einer mehrmillionenstarken Nutzerschaft mitzugestalten. • Direkter Einfluss auf Produktentscheidungen, Wachstum und Monetarisierung. • Große Verantwortung und direkte Interaktion mit dem Gründer- und Führungsteam. • Ein starkes Produktteam und ein schnelles Entscheidungsumfeld.