Auf einen Blick
- Aufgaben: Analysiere Daten, entwickle Lösungen und gestalte die Zukunft der Finanzen.
- Unternehmen: Revolut - ein innovatives Unternehmen mit einer großartigen Unternehmenskultur.
- Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, flexible Arbeitszeiten und Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Vielfältige und inklusive Arbeitsumgebung mit hervorragenden Entwicklungschancen.
- Warum dieser Job: Sei Teil eines dynamischen Teams und forme die Finanzwelt von morgen.
- Qualifikationen: Mindestens 5 Jahre Erfahrung in der Datenanalyse und Kenntnisse in SQL und Python.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 80000 - 100000 € pro Jahr.
About Revolut
People deserve more from their money.
More visibility, more control, and more freedom.
Since 2015, Revolut has been on a mission to deliver just that.
Our powerhouse of products — including spending, saving, investing, exchanging, travelling, and more — help our 75+ million customers get more from their money every day.
As we continue our lightning-fast growth, 2 things are essential to our success: our people and our culture.
In recognition of our outstanding employee experience, we've been certified as a Great Place to Work™.
So far, we have 13,000+ people working around the world, from our offices and remotely, to help us achieve our mission.
And we're looking for more brilliant people.
People who love building great products, redefining success, and turning the complexity of a chaotic world into the simplicity of a beautiful solution.
About the role
Our Data team solves complex problems with smart, practical solutions.
Data Analysts and Scientists work directly with product teams to uncover insights, guide decisions, and improve how customers experience Revolut.
They do this by delivering smart, scalable solutions that move the business forward.
We’re looking for a talented Data Analyst to dig into our complex databases, look for root causes of a problem, design your own solutions, and write your own code to implement them.
We aim for you to never stop learning, picking up new skills and delivering value along the way.
Up to shape what's next in finance? Let's get in touch.
- What you’ll be doing
- Understanding our business and its processes through our data
- Applying this understanding and knowledge of data to answer RFI
- Designing key metrics to measure different aspects of the business, including data quality metrics related to BCBS239 and RDARR guide
- Creating and maintaining new aggregated views and tables to simplify data querying
- Maintaining and creating new dashboards to track metrics and visualise insights
- Promoting data literacy across the company, organising and holding workshops
- What you’ll need
- Experience in an analytical role, creating impactful solutions
- 5+ years of experience with SQL
- Experience managing data analysts or data scientists
- A background/education in a quantitative discipline
- Great skills with Python or other programming languages
- Evidence of solid mathematical and statistics knowledge
Building a global financial super app isn’t enough.
Our Revoluters are a priority, and that’s why in 2021 we launched our inaugural D&I Framework, designed to help us thrive and grow everyday.
We're not just doing this because it’s the right thing to do.
We’re doing it because we know that seeking out diverse talent and creating an inclusive workplace is the way to create exceptional, innovative products and services for our customers.
That’s why we encourage applications from people with diverse backgrounds and experiences to join this multicultural, hard-working team.
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Head of Data Analytics Arbeitgeber: 慨正橡扯
DXC Technology ist ein hervorragender Arbeitgeber, der sich durch eine inklusive und unterstützende Arbeitskultur auszeichnet. Mit einem klaren Fokus auf Mitarbeiterentwicklung und strategischem Wachstum im Bereich High Secure Services bietet das Unternehmen vielfältige Möglichkeiten zur beruflichen Entfaltung in einem dynamischen Umfeld. Die Position des Client Partner ermöglicht es Ihnen, an bedeutenden Projekten zu arbeiten, die einen direkten Einfluss auf nationale Sicherheits- und Energiefragen haben, während Sie gleichzeitig von einem engagierten Team und einer starken Gemeinschaft profitieren.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Head of Data Analytics erhalten könntest
✨Wende dich an die richtigen Communities
Schau dir Online-Communities und Foren an, die sich um Data Science drehen, wie Kaggle oder GitHub. Engagiere dich dort aktiv, teile deine Projekte und lerne von anderen – das wird dir helfen, nicht nur einen Fuß in die Tür zu bekommen, sondern auch wertvolle Kontakte zu knüpfen.
✨Präsentiere deine Daten-Projekte
Baue ein Portfolio auf, das deine besten Projekte zeigt. Nutze Plattformen wie GitHub oder eine persönliche Webseite, um deine Arbeiten zu veröffentlichen. Arbeitgeber im Data Science-Bereich schauen oft direkt auf praktische Erfahrungen, also zeig, was du drauf hast!
✨Nimm an Meetups und Hackathons teil
Besuche lokale Data Science-Meetups oder nehme an Hackathons teil. Diese Veranstaltungen sind nicht nur super, um dein Wissen zu erweitern, sondern auch Gold wert für Networking. Du lernst Fachkollegen kennen und kannst auf Lockere Art und Weise Eventualjobs ergattern.
✨Direkte Bewerbungen über unsere Seite
Vergiss nicht, direkt auf unserer Website nach Stellenangeboten bei 慨正橡扯 zu schauen. Hier kannst du dich auf offene Datenwissenschaftsstellen bewerben und zeigst damit direktes Interesse, das viele Arbeitgeber schätzen!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Head of Data Analytics mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Lass deine Daten sprechen!:In einem Bereich wie Data Science ist es entscheidend, dass du deine praktischen Fähigkeiten präsentierst. Wenn du an Projekten gearbeitet hast, die deine Analysefähigkeiten oder dein Wissen über Machine Learning demonstrieren, teile sie in deinem Lebenslauf oder füge einen Link zu deinem GitHub-Portfolio bei. Die Daten, die du analysiert hast, und die Tools, die du verwendest, sollten klar hervorgehoben werden.
Ergebnisse quantifizieren!:Unterstütze deine Erfahrung mit quantifizierbaren Ergebnissen. Zeige, wie du durch deine Analysen oder Modelle zur Entscheidungsfindung beigetragen hast oder wie deine Berechnungen den Rohdaten neue Erkenntnisse entlockt haben. Arbeitgeber in der Data Science sind oft an konkreten Verbesserungen und Effizienzsteigerungen interessiert!
Erläutere deine Lernbereitschaft!:Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, zeige in deinem Anschreiben, dass du bereit bist, zu lernen und dich weiterzuentwickeln. Sprich über deine Neugier für neue Technologien oder Methoden im Data Science Bereich. Vielleicht hast du auch Kurse besucht oder Zertifikate erworben, die deine Begeisterung zeigen!
Die richtige technische Sprache!:Achte darauf, dass deine Bewerbung alle relevanten technischen Begriffe enthält, die in der Data Science gebräuchlich sind. Nenne spezifische Programmier- und Analysetools wie Python, R oder SQL, die du beherrschst. Dies macht es für die Rekrutierer einfacher, schnell zu erkennen, dass du für die Rolle als Head of Data Analytics bei 慨正橡扯 gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei 慨正橡扯 vorbereitet
✨Bereite deine technischen Skills vor
In einem Vorstellungsgespräch für eine Data-Science-Position wird oft dein Wissen über Tools wie Python, R oder SQL getestet. Mach dich mit gängigen Algorithmen und deren Einsatzmöglichkeiten vertraut, denn technische Fragen können schnell kommen. Lass uns sicherstellen, dass du in diesen Bereichen glänzt!
✨Verschaffe dir einen Überblick über Projekte
Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, ist es wichtig, dass du konkrete Erfahrungen und Projekte vorweisen kannst. Wenn du bereits an Data-Science-Projekten gearbeitet hast, sei bereit, diese in der Tiefe zu erläutern und zu diskutieren, wie du die Probleme gelöst hast. Dein Portfolio kann hier einen echten Unterschied machen!
✨Vorbereitung auf case studies
In Data-Science-Interviews sind case studies und praktische Probleme häufig Teil des Gesprächs. Übe, wie du strukturiert und logisch an solche Aufgaben herangehst. Arbeitgeber möchten sehen, wie du Daten analysierst und Lösungen entwickelst – bring also deine analytischen Fähigkeiten mit!
✨Zeige deine Leidenschaft für Daten
Mehr denn je geht es bei einer Vollzeitstelle darum, dass du nicht nur die Skills hast, sondern auch wirklich für das Feld brennst. Teile Anekdoten oder Erfahrungen, die zeigen, wie du zur Datenwissenschaft gekommen bist und was dich fasziniert. Diese Begeisterung kann für 慨正橡扯 entscheidend sein!
