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Senior/Lead Data Analyst

Pubblicato il 21-08-2026 - N-iX in Romano di Lombardia

Senior/Lead Data Analyst – Marketing (#5619)Europe, Ukraine

Scopra di più su questo ruolo leggendo le informazioni qui sotto, quindi invii la sua candidatura per essere preso/a in considerazione.
Work type:
Office/Remote
Technical Level:
Leader
Job Category:
Software Development
Project:
N-iX is a global software development service company that helps businesses across the globe create next-generation software products. Founded in 2002, we unite 2,400+ tech-savvy professionals across 40+ countries, working on impactful projects for industry leaders and Fortune 500 companies. Our expertise spans cloud, data, AI/ML, embedded software, IoT, and more, driving digital transformation across finance, manufacturing, telecom, healthcare, and other industries. Join N-iX and become part of a team where your ideas make a real impact.
We are looking for a Senior/Lead Data Analyst to join our team and contribute to one of Europe's leading online automotive marketplaces, serving 30+ million monthly users across 18 countries.
As a Senior/Lead Data Analyst,



you will play a key role in driving data-informed marketing decisions while supporting strategic business initiatives, including mergers and acquisitions (M&A;). Working closely with marketing, product, engineering, and analytics teams, you will help integrate data across multiple organizations, harmonize KPIs and reporting, and deliver actionable insights that improve marketing performance across channels and brands.
This role sits at the intersection of marketing, analytics, and business strategy. You will partner with senior stakeholders to translate complex business challenges into scalable analytical solutions, while leveraging AI tools to improve the speed, quality, and impact of analytics. The team embraces AI as a core part of its daily workflow, and we are looking for someone who shares this mindset.
Responsibilities:
- Support strategic integration and M&A; initiatives by assessing existing data landscapes, integrating m

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