Senior Statistician (SAS)

Senior Statistician (SAS)

Ralingen Vollzeit 43200 - 72000 € / Jahr (geschätzt) Home Office möglich (teilweise)
Sogeti - Part of Capgemini

Auf einen Blick

  • Aufgaben: Analysiere Beschäftigungsdaten und erstelle Berichte fĂĽr Entscheidungsträger.
  • Arbeitgeber: Sogeti fördert Technologie und kontinuierliches Lernen in einer dynamischen Unternehmenskultur.
  • Mitarbeitervorteile: Flexibles Arbeiten, Zugang zu erstklassigen Lernressourcen und UnterstĂĽtzung bei der Karriereentwicklung.
  • Warum dieser Job: Werde Teil eines innovativen Teams und trage zur Verbesserung von Beschäftigungspolitiken bei.
  • GewĂĽnschte Qualifikationen: Mindestens 5 Jahre Erfahrung mit SAS oder SPSS und ein Hochschulabschluss in Statistik oder verwandten Bereichen.
  • Andere Informationen: FlieĂźende Englischkenntnisse sind erforderlich; zusätzliche Sprachen sind von Vorteil.

Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 43200 - 72000 € pro Jahr.

At Sogeti, we believe the best is inside every one of us. Whether you are early in your career or at the top of your game, we’ll encourage you to fulfill your potential to be better. Through our shared passion for technology, our entrepreneurial culture, and our focus on continuous learning, we’ll provide everything you need to become the best you can be.

YOUR ROLE

We are looking for a statistician to reinforce our statistical team to analyze the employment. Being part of the statistical department means to have a deep knowledge of the methodology to analyze and to produce data. You will be in charge of a strategic project to involve in a dynamic department.

  • Collecting, analyzing, and interpreting employment-related data from surveys, census reports, and databases.
  • Preparing reports and visual presentations to communicate findings to policymakers, and the public.
  • Collaborating with government agencies, and research institutions to enhance workforce data collection.
  • Ensuring data accuracy and reliability by applying appropriate statistical techniques.
  • Providing recommendations for improving employment policies and workforce development programs.

YOUR PROFILE

  • 5 years of experience with SAS or SPSS as analyst to analyze Labor Force Survey, household is mandatory.
  • Being able to analyze statistics with SPSS is a strong asset.
  • 5+ years university degree ideally in Statistics, Mathematics or any related field is an asset.
  • Fluent in English is mandatory. Any other additional languages is an asset.
  • Good capacity to communicate with technical and no-technical persons.
  • Ability to work under pressure and meet tight deadlines.

WHAT YOU’LL LOVE ABOUT WORKING HERE

At Sogeti, we have a modern, human centric approach to promoting, assessing and ensuring future high performance. We support and guide you at every step of your career with continuous feedback and conversations. We’ll always make space to check in and discuss your growth and readiness for promotion.

We encourage flexibility when it comes to when and where people get their work done, allowing a better work-life balance and greater empowerment . Employees work with their managers to determine an arrangement that works best for their role and personal circumstances.

We offer access to one of the best digital learning packages in the market to improve both your soft and hard skills. Encouraging you to be curious and accountable for your skills development . Our learning offers are world class and free to every employee across the globe. Access all learning assets and curated programs from business experts, plus content from leading partners including Harvard Business Review, Coursera, Pluralsight, Udemy, Microsoft, AWS, Google and many more.

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Senior Statistician (SAS) Arbeitgeber: Sogeti - Part of Capgemini

Sogeti ist ein hervorragender Arbeitgeber, der eine moderne, menschenzentrierte Arbeitskultur fördert und kontinuierliches Lernen in den Mittelpunkt stellt. Mit flexiblen Arbeitszeiten und einem starken Fokus auf persönliche Entwicklung bieten wir unseren Mitarbeitern die Möglichkeit, ihre Fähigkeiten durch erstklassige digitale Lernangebote zu erweitern. Unsere engagierte Unterstützung und regelmäßiges Feedback helfen Ihnen, Ihre Karriereziele zu erreichen und in einem dynamischen Team zu wachsen.
Sogeti - Part of Capgemini

Kontaktperson:

Sogeti - Part of Capgemini HR Team

StudySmarter Bewerbungstipps 🤫

So bekommst du den Job: Senior Statistician (SAS)

✨Tipp Nummer 1

Nutze dein Netzwerk! Sprich mit ehemaligen Kollegen oder Kommilitonen, die bereits in der Branche arbeiten. Sie können dir wertvolle Einblicke geben und möglicherweise sogar Empfehlungen aussprechen.

✨Tipp Nummer 2

Informiere dich über aktuelle Trends und Entwicklungen im Bereich Statistik und Arbeitsmarktforschung. Zeige in Gesprächen, dass du auf dem neuesten Stand bist und ein echtes Interesse an der Materie hast.

✨Tipp Nummer 3

Bereite dich auf mögliche technische Interviews vor, indem du deine Kenntnisse in SAS und SPSS auffrischst. Übe, wie du komplexe statistische Konzepte einfach erklären kannst, um sowohl technische als auch nicht-technische Personen zu überzeugen.

✨Tipp Nummer 4

Zeige deine Kommunikationsfähigkeiten! Bereite Beispiele vor, wie du erfolgreich mit verschiedenen Stakeholdern zusammengearbeitet hast. Dies wird dir helfen, deine Fähigkeit zu demonstrieren, komplexe Daten verständlich zu präsentieren.

Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Senior Statistician (SAS)

SAS Kenntnisse
SPSS Kenntnisse
Statistische Analyse
Dateninterpretation
Berichterstattung
Präsentationsfähigkeiten
Zusammenarbeit mit Regierungsbehörden
Kenntnisse in der Datensammlung
Statistische Methoden
Empfehlungen fĂĽr Politikverbesserungen
Kommunikationsfähigkeiten
Fähigkeit unter Druck zu arbeiten
Fristeneinhaltung
FlieĂźend Englisch
Analytisches Denken

Tipps für deine Bewerbung 🫡

Verstehe die Anforderungen: Lies die Stellenbeschreibung sorgfältig durch und achte auf die spezifischen Anforderungen, insbesondere die Erfahrung mit SAS oder SPSS. Stelle sicher, dass du alle geforderten Qualifikationen in deiner Bewerbung hervorhebst.

Betone relevante Erfahrungen: Fokussiere dich in deinem Lebenslauf und Anschreiben auf deine 5 Jahre Erfahrung in der Analyse von Arbeitsmarktdaten. Nenne konkrete Projekte oder Erfolge, die deine Fähigkeiten im Umgang mit statistischen Methoden belegen.

Motivationsschreiben: Verfasse ein überzeugendes Motivationsschreiben, in dem du erklärst, warum du bei Sogeti arbeiten möchtest und wie deine Fähigkeiten zur Verbesserung der Beschäftigungspolitik beitragen können. Zeige deine Leidenschaft für Datenanalyse und deine Kommunikationsfähigkeiten.

Sprache und Kommunikation: Achte darauf, dass dein Englisch fehlerfrei ist, da dies eine Voraussetzung ist. Wenn du zusätzliche Sprachen sprichst, erwähne diese ebenfalls, um deine Vielseitigkeit zu zeigen. Betone deine Fähigkeit, sowohl mit technischen als auch mit nicht-technischen Personen zu kommunizieren.

Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Sogeti - Part of Capgemini vorbereitest

✨Bereite dich auf technische Fragen vor

Da die Position einen starken Fokus auf statistische Analysen mit SAS oder SPSS hat, solltest du dich auf technische Fragen zu diesen Tools vorbereiten. Überlege dir Beispiele aus deiner bisherigen Erfahrung, die deine Fähigkeiten in der Datenanalyse und -interpretation demonstrieren.

✨Verstehe die Unternehmenswerte

Informiere dich ĂĽber die Werte und die Unternehmenskultur von Sogeti. Zeige im Interview, dass du die Bedeutung von kontinuierlichem Lernen und Teamarbeit verstehst und wie du diese Prinzipien in deine Arbeit integrieren kannst.

✨Kommunikationsfähigkeiten betonen

Da die Rolle auch die Kommunikation von Ergebnissen an verschiedene Zielgruppen umfasst, solltest du Beispiele für deine Kommunikationsfähigkeiten bereit haben. Überlege dir, wie du komplexe Daten einfach und verständlich präsentieren kannst.

✨Fragen zur Zusammenarbeit stellen

Bereite einige Fragen vor, die sich auf die Zusammenarbeit mit anderen Abteilungen oder Institutionen beziehen. Dies zeigt dein Interesse an interdisziplinärer Arbeit und wie du zur Verbesserung der Datensammlung beitragen kannst.

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