AI Data Analyst

Stelle nicht auf LinkedIn

🕒 vor 7 Tagen

🇺🇸 Vereinigte Staaten – Remote

💵 $95.000 - $110.000 / Jahr

⏰ Vollzeit

🟢 Junior

🟡 Mittelstufe

🤖 Künstliche Intelligenz

🦅 H1B-Visum-Sponsor

Dieses Unternehmen hat in der Vergangenheit H1B-Visa gesponsert.

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Greenhouse Software

WebsiteLinkedInAlle Stellen

501 - 1000 Mitarbeiter

Gegründet 2012

☁️ SaaS

👥 HR Tech

🏢 Unternehmen

SaaS • HR Tech • Enterprise

Greenhouse Software ist ein führender Anbieter von Einstellungslösungen, die für mitarbeiterorientierte Unternehmen entwickelt wurden. Das Unternehmen bietet eine umfassende Plattform für Rekrutierung und Onboarding, die alle Aspekte des Einstellungsprozesses verbessert. Greenhouse Software fokussiert sich auf strukturiertes Einstellen sowie Diversität, Gleichheit und Inklusion und hilft Organisationen, ihre Rekrutierungsergebnisse zu verbessern und bessere Erfahrungen für Kandidaten zu schaffen. Ihre Werkzeuge zielen darauf ab, die Effizienz und Effektivität von Einstellungsteams zu optimieren, Vorurteile zu reduzieren und durch Automatisierung die Talentakquise zu beschleunigen. Greenhouse Software arbeitet mit anderen Technologieanbietern zusammen, um Integrationen und zusätzliche Funktionen bereitzustellen, was es zu einer vielseitigen Wahl sowohl für kleine als auch große Unternehmen weltweit macht.

Beschreibung

• Conduct custom analysis of POS and retail sales data for manufacturer clients, delivering insights that support strategic decisions around pricing, assortment, and market share • Partner directly with clients to scope analytical requests—ask sharp questions, define the right approach, and manage expectations throughout the project lifecycle • Translate client business problems into research frameworks and produce polished, executive-ready deliverables including deep-dive reports and PowerPoint presentations for merchant meetings, QBRs, and product line reviews • Write and refine SQL queries and Python scripts against our ClickHouse data warehouse to extract, transform, and analyze large-scale retail datasets • Help design the frameworks, templates, and operational processes the research team will use as we scale • Partner cross-functionally with marketing to provide data-backed insights for content creation and thought leadership • Serve as a primary power user of Bolt—testing its capabilities against real client needs and pushing it to automate an increasing share of recurring analytical workflows • Provide structured, actionable feedback to the Bolt development team based on day-to-day client work, helping prioritize features and surface gaps in platform coverage • Apply your analytical expertise to develop reusable patterns, templates, and evaluation cases that improve Bolt's accuracy and coverage • Help evaluate Bolt's analytical outputs for accuracy and relevance, contributing to quality benchmarks grounded in real-world use cases

🎯 Anforderungen

• At least 2 years of professional experience in a research, data analysis, or insights-driven role • Experience analyzing POS, retail sales, or similar transactional data in a professional setting • Strong SQL skills—you can write complex queries involving window functions, CTEs, joins across large tables, and aggregations with confidence • Proficiency in Python for data analysis, scripting, and automation • Expert-level skills in Excel and PowerPoint; ability to take raw data and turn it into a clear, compelling story for a non-technical audience • Client-facing communication skills—comfortable leading calls, asking probing questions, and managing stakeholder expectations • Experience with Git and GitHub-based development workflows • Self-starter mentality—you move fast, stay motivated, and take ownership without needing to be micromanaged • Startup agility—comfortable with ambiguity and wearing multiple hats in a fast-paced environment

🏖️ Vorteile

• Impact at Scale: Influence a $2.3 trillion industry by shaping how data science accelerates ROI for major manufacturers. • Autonomy & Growth: Enjoy the freedom to experiment with new technologies and see your ideas realized in production. • Collaborative Culture: Work alongside a supportive team that values positivity, proactive ownership, and continuous learning. • Professional Development: Work with the latest technology in the AI stack