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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Analysiere Daten und entwickle Strategien zur Zielgruppenansprache.
- Arbeitgeber: Wir sind ein innovatives Unternehmen mit starken Marken, die weltweit bekannt sind.
- Mitarbeitervorteile: Flexible Arbeitszeiten und die Möglichkeit, remote zu arbeiten.
- Warum dieser Job: Werde Teil eines dynamischen Teams, das global wachsen möchte und kreative Lösungen sucht.
- Gewünschte Qualifikationen: Erforderlich sind analytische Fähigkeiten und Erfahrung im Umgang mit Daten.
- Andere Informationen: Wir suchen motivierte Talente, die bereit sind, neue Wege zu gehen.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 43200 - 84000 € pro Jahr.
Wir entwickeln starke Marken in Bielefeld, die weltweit begeistern: ALCINA, Alpecin, Bioniq®, KAREX, Linola, Plantur und Vagisan.
In unserer Spezialisten-Einheit eWolff arbeiten wir daran, neue Zielgruppen und Geschäftsmodelle auf digitalen Kanälen zu erschließen oder bereits bestehende Kanäle auf ein neues Level zu heben. Gemeinsam wollen wir global wachsen. Bist du dabei?
Zur Unterstützung suchen wir einen
(Senior) Data Analyst / Scientist (m/w/d)
- Du erarbeitest Bewertungsmethoden und empirische Modelle, um entscheidungsrelevante Daten analysieren zu können
- Du trägst aktiv dazu bei, eine datengesteuerte Kultur zu etablieren
- Du entwickelst Wege und Lösungen, datengetriebene Mehrwerte zu schaffen
- Du arbeitest für den Geschäftsprozess essenzielle Erkenntnisse heraus
- Freude an der Entwicklung und Anwendung von empirischen Modellen und Bewertungsmethoden
- Hervorragendes Statistikwissen und Analysekompetenz
- Sehr gute Kenntnisse in Python und SQL
- Erfahrung in Software-Engineering-Projekten von Vorteil
- Gutes Verständnis für geschäftliche Zusammenhänge und betriebswirtschaftliche Abläufe
- Abgeschlossenes Studium in Data Science, MINT, BWL / VWL oder ähnlichem Fachgebiet
- Mindestens 1 Jahr Berufserfahrung in der quantitativen Datenanalyse
- Vorzugsweise bringst du ein Verständnis für künstliche Intelligenz und deren Einsatzmöglichkeiten mit
- Idealerweise eine hohe Affinität zu KI-Tools
- Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift
- Spannende Aufgaben am Puls der Zeit
- Ein motiviertes Team, welches auch außerhalb des Office regelmäßige Team-Events plant
- Moderne Arbeitsatmosphäre in unserem internen Co-Working Space
- Flexible Arbeitszeiten und mobiles Arbeiten
- Choose Your Own Device
- Weiterbildung (Seminare, E-Learning etc.)
- Prämiertes Werksrestaurant und kostenlose Getränke
- JobBike und vieles mehr
Du möchtest noch mehr über uns erfahren? Dann hör dir hier direkt unsere Dr. Wolff Inside Podcast-Folge zur eWolff an: Wie vernetzen sich Dr. Wolff Digitalspezialisten?
(Senior) Data Analyst / Scientist (m/w/d) Arbeitgeber: eWolff GmbH
Kontaktperson:
eWolff GmbH HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: (Senior) Data Analyst / Scientist (m/w/d)
✨Tip Nummer 1
Informiere dich über die aktuellen Trends im Bereich Data Analytics und Data Science. Zeige in Gesprächen, dass du mit den neuesten Technologien und Methoden vertraut bist, die für die Position relevant sind.
✨Tip Nummer 2
Netzwerke aktiv mit anderen Fachleuten in der Branche. Besuche relevante Veranstaltungen oder Webinare, um Kontakte zu knüpfen und dein Wissen zu erweitern. Dies kann dir helfen, wertvolle Einblicke in die Unternehmenskultur und die Anforderungen der Position zu gewinnen.
✨Tip Nummer 3
Bereite dich auf technische Interviews vor, indem du deine Fähigkeiten in Datenanalyse-Tools und Programmiersprachen wie Python oder R auffrischst. Praktische Übungen und Fallstudien können dir helfen, deine Problemlösungsfähigkeiten zu demonstrieren.
✨Tip Nummer 4
Zeige deine Leidenschaft für die Marke und die Produkte von ALCINA, Alpecin und Co. in Gesprächen. Wenn du dich mit den Werten und Zielen des Unternehmens identifizieren kannst, wird das deine Chancen erhöhen, einen positiven Eindruck zu hinterlassen.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: (Senior) Data Analyst / Scientist (m/w/d)
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Verstehe die Unternehmensziele: Informiere dich über die Marken, die das Unternehmen vertreibt, wie ALCINA und Alpecin. Verstehe, wie deine Rolle als Data Analyst / Scientist dazu beitragen kann, neue Zielgruppen zu erschließen und bestehende Kanäle zu optimieren.
Betone relevante Erfahrungen: Hebe in deinem Lebenslauf und Anschreiben deine Erfahrungen im Bereich Datenanalyse und -wissenschaft hervor. Zeige auf, wie du in der Vergangenheit erfolgreich mit Daten gearbeitet hast, um Geschäftsmodelle zu verbessern oder neue Strategien zu entwickeln.
Motivationsschreiben: Verfasse ein überzeugendes Motivationsschreiben, in dem du erklärst, warum du für diese Position geeignet bist. Gehe darauf ein, wie deine Fähigkeiten und Erfahrungen mit den Zielen des Unternehmens übereinstimmen und warum du Teil des Teams werden möchtest.
Prüfe deine Unterlagen: Bevor du deine Bewerbung einreichst, überprüfe alle Dokumente auf Vollständigkeit und Richtigkeit. Achte darauf, dass dein Lebenslauf aktuell ist und alle relevanten Informationen enthält, die für die Position wichtig sind.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei eWolff GmbH vorbereitest
✨Verstehe die Marke
Informiere dich gründlich über die Marken, die das Unternehmen vertreibt, wie ALCINA und Alpecin. Zeige im Interview, dass du ihre Zielgruppen und Geschäftsmodelle verstehst und wie deine Datenanalysen dazu beitragen können, diese zu erweitern.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Denke an spezifische Projekte oder Analysen, die du in der Vergangenheit durchgeführt hast. Bereite dich darauf vor, diese im Detail zu erläutern und zu zeigen, wie sie zur Verbesserung von Geschäftsprozessen beigetragen haben.
✨Fragen stellen
Bereite einige durchdachte Fragen vor, die sich auf die digitale Strategie des Unternehmens beziehen. Dies zeigt dein Interesse und deine Initiative, mehr über die Herausforderungen und Ziele des Unternehmens zu erfahren.
✨Technische Fähigkeiten betonen
Stelle sicher, dass du deine technischen Fähigkeiten und Kenntnisse in relevanten Tools und Programmiersprachen hervorhebst. Zeige, wie du diese Fähigkeiten in der Vergangenheit erfolgreich eingesetzt hast, um datenbasierte Entscheidungen zu treffen.
