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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Leite ein dynamisches Data-Team und entwickle innovative Datenstrategien.
- Arbeitgeber: Ein familiengeführtes Unternehmen, das Wert auf Teamkultur und Innovation legt.
- Mitarbeitervorteile: Genieße mobiles Arbeiten, flexible Arbeitszeiten und ein umfassendes Gesundheitsmanagement.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datenanalyse und arbeite in einem inspirierenden Umfeld.
- Gewünschte Qualifikationen: Erfahrung in Data Science, Führungskompetenzen und Kenntnisse in BI-Tools sind erforderlich.
- Andere Informationen: Werde Teil eines engagierten Teams und fördere deine Karriere in einem wachsenden Bereich.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 72000 - 84000 € pro Jahr.
Teamleitung: Führung, Motivation, Coaching und Weiterentwicklung des Data-Teams (Data Engineers, Data Analysts). Durchführung von Mitarbeitergesprächen, Leistungsbeurteilungen und Karriereplanung. Förderung einer kollaborativen und innovativen Teamkultur.
Strategische Planung: Entwicklung und Umsetzung der Datenstrategie in Abstimmung mit den Unternehmenszielen. Identifizierung von Chancen und Potenzialen für die Automatisierung.
Kommunikation: Sie vertreten das Datenteam gegenüber anderen Abteilungen und dem Management.
Technische Leitung: Fachliche Führung des Data-Teams in Bezug auf Technologien, Methoden und Best Practices. Sicherstellung der Qualität und Effizienz der Datenanalysen und -produkte.
Datenqualität: Entwicklung und Implementierung von Maßnahmen zur Sicherstellung der Datenqualität. Definition von Datenqualitätsstandards und Überwachung der Einhaltung.
Technologieauswahl: Auswahl, Einführung und Evaluierung von neuen Technologien und Tools für das Data-Team.
Stakeholder Management: Zusammenarbeit mit internen Stakeholdern aus verschiedenen Abteilungen, um deren Anforderungen zu verstehen und datenbasierte Lösungen zu entwickeln.
Externe Partner: Zusammenarbeit mit externen Partnern und Dienstleistern, z.B. Technologieanbietern oder Beratungsunternehmen.
Berufserfahrung: Mehrjährige Berufserfahrung im Bereich Data Science, Business Intelligence oder Datenanalyse, idealerweise mit Führungserfahrung.
Führungskompetenzen: Ausgeprägte Führungsqualitäten und die Fähigkeit, ein Team zu motivieren und zu entwickeln.
Fachwissen: Fundiertes Wissen in den Bereichen Datenanalyse, Statistik, Machine Learning und Big Data. Erfahrung mit BI-Tools wie Tableau, Power BI oder Qlik Sense.
Methodenkompetenz: Kenntnisse in verschiedenen Methoden der Datenanalyse und des Data Mining.
Technologiekompetenz: Sicherer Umgang mit relevanten Technologien und Tools (z.B. SQL, Python, Cloud-Plattformen, BI-Tools).
Englischkenntnisse: Gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift.
Zusätzliche Vorteile: Mobiles Arbeiten, Familienunternehmen, flexible Arbeitszeiten, Kantine, Paten-System, umfassendes Gesundheitsmanagement.
Lead Consultant / Architect - Data & Analytics Arbeitgeber: drjve AG
Kontaktperson:
drjve AG HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Lead Consultant / Architect - Data & Analytics
✨Tip Nummer 1
Netzwerke sind entscheidend! Nutze Plattformen wie LinkedIn, um dich mit Fachleuten aus der Data- und Analytics-Branche zu vernetzen. Suche gezielt nach Gruppen oder Veranstaltungen, die sich auf Datenanalyse und Führung konzentrieren, um wertvolle Kontakte zu knüpfen.
✨Tip Nummer 2
Zeige deine Führungsqualitäten! Wenn du an Networking-Events oder Meetups teilnimmst, sprich über deine Erfahrungen in der Teamleitung und wie du Teams motivierst. Dies kann dir helfen, einen bleibenden Eindruck zu hinterlassen und deine Eignung für die Position zu unterstreichen.
✨Tip Nummer 3
Bleibe über aktuelle Trends in der Datenanalyse informiert. Lies Fachartikel, nimm an Webinaren teil oder folge relevanten Blogs. So kannst du in Gesprächen mit potenziellen Arbeitgebern dein Wissen und deine Leidenschaft für die Branche demonstrieren.
✨Tip Nummer 4
Bereite dich auf technische Gespräche vor! Stelle sicher, dass du mit den neuesten Technologien und Tools vertraut bist, die in der Stellenbeschreibung erwähnt werden. Übe, wie du deine technischen Fähigkeiten und Erfahrungen klar und überzeugend präsentieren kannst.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Lead Consultant / Architect - Data & Analytics
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Verstehe die Anforderungen: Lies die Stellenbeschreibung sorgfältig durch und achte auf spezifische Anforderungen wie Führungskompetenzen, Fachwissen in Datenanalyse und Technologien. Stelle sicher, dass du diese Punkte in deiner Bewerbung ansprichst.
Hebe deine Führungserfahrung hervor: Da die Position eine Teamleitung erfordert, solltest du konkrete Beispiele für deine Führungserfahrung und Erfolge in der Motivation und Entwicklung von Teams anführen. Zeige, wie du eine positive Teamkultur gefördert hast.
Technisches Wissen betonen: Stelle sicher, dass du dein Fachwissen in den Bereichen Datenanalyse, Statistik, Machine Learning und BI-Tools klar darstellst. Nenne spezifische Technologien, mit denen du gearbeitet hast, um deine Eignung zu untermauern.
Motivationsschreiben: Verfasse ein überzeugendes Motivationsschreiben, in dem du erklärst, warum du dich für diese Position interessierst und wie deine Erfahrungen und Fähigkeiten zur Unternehmensstrategie passen. Betone deine Kommunikationsfähigkeiten und deine Fähigkeit, mit Stakeholdern zusammenzuarbeiten.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei drjve AG vorbereitest
✨Bereite dich auf Führungsgespräche vor
Da die Position eine Teamleitung erfordert, solltest du konkrete Beispiele für deine Führungserfahrungen parat haben. Überlege dir, wie du dein Team motiviert und weiterentwickelt hast, und sei bereit, diese Erfolge zu teilen.
✨Verstehe die Datenstrategie des Unternehmens
Informiere dich über die aktuelle Datenstrategie des Unternehmens und überlege, wie du zur Umsetzung beitragen kannst. Zeige im Interview, dass du strategisch denken kannst und in der Lage bist, datenbasierte Lösungen zu entwickeln.
✨Technisches Wissen demonstrieren
Bereite dich darauf vor, dein Fachwissen in den Bereichen Datenanalyse, Statistik und Machine Learning zu demonstrieren. Sei bereit, spezifische Technologien und Tools zu diskutieren, mit denen du gearbeitet hast, und erkläre, wie du diese in der Vergangenheit erfolgreich eingesetzt hast.
✨Stakeholder-Management betonen
Da die Rolle auch die Zusammenarbeit mit internen und externen Stakeholdern umfasst, solltest du Beispiele für deine Erfahrungen im Stakeholder-Management bereithalten. Zeige, wie du Anforderungen verstanden und datenbasierte Lösungen entwickelt hast, um deren Bedürfnisse zu erfüllen.
