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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Analysiere und visualisiere Kundendaten, entwickle Prognosemodelle und führe Ad-hoc-Analysen durch.
- Arbeitgeber: Innovatives Unternehmen im Bereich Customer Intelligence mit Fokus auf Datenanalyse und Kundenverständnis.
- Mitarbeitervorteile: Attraktives Gehalt, Weiterbildungsmöglichkeiten, Mitarbeitendentarife und flexible Arbeitsmodelle.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Kundeninteraktion und arbeite in einem dynamischen, teamorientierten Umfeld.
- Gewünschte Qualifikationen: Abgeschlossenes Studium mit analytischem Schwerpunkt und Kenntnisse in R, Python, SQL und Tableau.
- Andere Informationen: Hybrid-Arbeitsmodell in Obertshausen mit tollen Zusatzleistungen.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 36000 - 60000 € pro Jahr.
Deine Aufgaben
- Du analysierst und visualisierst komplexe, strukturierte und unstrukturierte Kundendatenbestände und baust die interne Reportinglandschaft aus.
- Des Weiteren entwickelst Du Prognosemodelle (z.B. Regressionsmodelle, Neuronale Netze, Machine Learning Algorithmen) zum Begleiten von Entscheidungsprozessen entlang des gesamten Kundenlebenszyklus.
- Du unterstützt bei der Etablierung eines tiefgreifenden Verständnisses der Kunden und deren Wichtigkeit in der Produkt-, Prozess- und Strategieentwicklung.
- Das Durchführen von Ad-hoc-Analysen und Entwickeln von Testdesigns gehören ebenfalls zu Deinem Aufgabengebiet.
Das bringst du mit
- Du hast ein Studium mit einer starken analytischen Ausrichtung erfolgreich abgeschlossen.
- Deine sehr guten Kenntnisse in den gängigen Methoden der Datenanalyse, Zeitreihenanalyse, Datenmodellierung und zielgruppenorientierten Darstellung von Ergebnissen sowie der zugehörigen Tools (z.B. R, Python, KNIME, SQL, Tableau) kannst du bei uns perfekt einsetzen.
- Du bringst eine ausgeprägte Begeisterung für den Kunden sowie kunden- und marktzentriertes Denken mit und hast große Freude am Umgang mit Zahlen.
- Deine ergebnisorientierte Arbeitsweise gepaart mit dem Mut und der Neugierde, zentrale Themen kritisch zu hinterfragen und voranzubringen runden Dein Profil ab.
- Wir freuen uns, wenn Du außerdem ein überdurchschnittliches Qualitätsbewusstsein und ein hohes Maß an Eigenverantwortlichkeit mitbringst.
Darauf kannst du dich freuen - und mehr
- Attraktives Gehalt und Sonderzahlungen
- Altersvorsorge
- Kindergarten & Gesundheit
- Mitarbeitendentarife
- Strom+Gas
- Weiterbildungsmöglichkeiten
- E-Auto und Wallbox
- Deutschland-Ticket
- E-Bike
Data Scientist (w/m/d) - Schwerpunkt Customer Intelligence Arbeitgeber: MAINGAU Energie GmbH
Kontaktperson:
MAINGAU Energie GmbH HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Data Scientist (w/m/d) - Schwerpunkt Customer Intelligence
✨Tip Nummer 1
Nutze Networking-Plattformen wie LinkedIn, um Kontakte in der Data-Science-Community zu knüpfen. Suche nach Gruppen oder Veranstaltungen, die sich auf Customer Intelligence konzentrieren, und nimm aktiv daran teil, um dein Wissen zu erweitern und potenzielle Arbeitgeber kennenzulernen.
✨Tip Nummer 2
Erstelle ein Portfolio, das deine besten Projekte im Bereich Datenanalyse und Machine Learning zeigt. Stelle sicher, dass du Beispiele für Prognosemodelle und Ad-hoc-Analysen einfügst, um deine Fähigkeiten zu demonstrieren und dich von anderen Bewerbern abzuheben.
✨Tip Nummer 3
Bereite dich auf technische Interviews vor, indem du häufige Fragen zu Datenanalyse-Methoden und Tools wie R, Python und SQL übst. Simuliere Interviews mit Freunden oder nutze Online-Ressourcen, um deine Antworten zu verfeinern und sicherer aufzutreten.
✨Tip Nummer 4
Informiere dich über aktuelle Trends und Entwicklungen im Bereich Customer Intelligence und Data Analytics. Zeige in Gesprächen, dass du nicht nur die Grundlagen beherrschst, sondern auch ein tiefes Verständnis für die Branche und deren Herausforderungen hast.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Data Scientist (w/m/d) - Schwerpunkt Customer Intelligence
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Verstehe die Anforderungen: Lies die Stellenbeschreibung sorgfältig durch und achte auf die geforderten Fähigkeiten und Qualifikationen. Stelle sicher, dass du alle relevanten Punkte in deiner Bewerbung ansprichst.
Hebe deine analytischen Fähigkeiten hervor: Betone in deinem Lebenslauf und Anschreiben deine Erfahrungen mit Datenanalyse, Zeitreihenanalyse und den genannten Tools wie R, Python oder SQL. Zeige konkrete Beispiele, wie du diese Fähigkeiten in der Vergangenheit angewendet hast.
Motivationsschreiben: Verfasse ein überzeugendes Motivationsschreiben, in dem du deine Begeisterung für Kundenanalysen und datengetriebenes Arbeiten zum Ausdruck bringst. Erkläre, warum du dich für diese Position interessierst und wie du zur Weiterentwicklung des Unternehmens beitragen kannst.
Prüfe deine Unterlagen: Bevor du deine Bewerbung einreichst, überprüfe alle Dokumente auf Vollständigkeit und Fehler. Achte darauf, dass dein Lebenslauf aktuell ist und alle relevanten Informationen enthält.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei MAINGAU Energie GmbH vorbereitest
✨Bereite dich auf technische Fragen vor
Da die Position einen starken Fokus auf Datenanalyse und Modellierung hat, solltest du dich auf technische Fragen zu R, Python, SQL und anderen relevanten Tools vorbereiten. Überlege dir Beispiele aus deiner bisherigen Erfahrung, die deine Fähigkeiten in diesen Bereichen demonstrieren.
✨Verstehe die Kundenperspektive
Da der Job stark kundenorientiert ist, solltest du in der Lage sein, zu erklären, wie deine Analysen und Modelle den Kunden helfen können. Bereite einige Beispiele vor, wie du in der Vergangenheit kundenbezogene Probleme gelöst hast oder wie du die Kundenbedürfnisse in deinen Analysen berücksichtigt hast.
✨Zeige deine Problemlösungsfähigkeiten
Bereite dich darauf vor, spezifische Herausforderungen zu diskutieren, die du in früheren Projekten bewältigt hast. Erkläre, wie du an die Problemlösung herangegangen bist und welche Methoden du verwendet hast, um zu erfolgreichen Ergebnissen zu gelangen.
✨Frage nach der Unternehmenskultur
Zeige dein Interesse an der Unternehmenskultur und den Werten des Unternehmens. Stelle Fragen dazu, wie das Team zusammenarbeitet und welche Rolle die Datenanalyse in der strategischen Entscheidungsfindung spielt. Dies zeigt, dass du nicht nur an der Position, sondern auch am Unternehmen selbst interessiert bist.
