Auf einen Blick
- Aufgaben: Analysiere Daten und entwickle Datenmodelle für globale Projekte.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen mit Fokus auf Datenanalyse und Transformation.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, flexible Arbeitszeiten und Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Dynamisches Team mit großartigen Entwicklungschancen.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datenanalyse und arbeite an spannenden globalen Projekten.
- Qualifikationen: Abschluss in Informatik oder verwandten Bereichen und Erfahrung in der Datenanalyse.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 55350 - 67650 € pro Jahr.
- Data Analysis & Data Mapping
- Analyze source systems to understand existing data structures
- Perform data profiling, data quality assessment, and exploratory data analysis on source systems.
- Map source-to-target data flows and define transformation logic for data pipelines, data warehouses, and analytics platforms.
- Design Data models, Entity-Relationship diagrams, and document data definitions.
- Identify data gaps, inconsistencies, and quality issues and propose remediation strategies.
- Work closely with data architects and engineers to validate source system assumptions.
Requirements & Documentation
- Create and maintain artifacts such as: Business Requirement Documents (BRD), Functional Requirement Specifications (FRS), User Journeys and Acceptance Criteria, Process flows, data models, and system diagrams.
- Ensure requirements are clear, complete, testable, and traceable
- Develop data and KPI definitions and implement these into our global data catalog
- Business & Stakeholder Engagement
- Collaborate with business stakeholders to understand business problems, pain points and requirements.
- Translate business requirements into detailed functional and technical specifications.
- Facilitate workshops, interviews, and requirement-gathering sessions
- Act as a trusted advisor by proposing solution options and trade-offs
- Delivery & Quality Support
- Support sprint planning, backlog refinement, and prioritization activities
- Validate solutions against business requirements during testing phases
- Support UAT (User Acceptance Testing) by defining scenarios and validating outcomes
- Identify risks, dependencies, and impacts related to proposed changes
- Bachelor’s or Master’s degree in: Computer Science/ Economics/ Engineering/ Business Administration
- Data Bricks, Microsoft Azure, SQL, Python skills
- 5–8 years of experience as a Data Analyst, Data Modeler, Technical Business Analyst, or similar role
- Solid experience with data analysis and technical expertise regarding data models, database design development, data mining and segmentation techniques;
- Experience working as part of project team in global transformation projects in Operations and Supply Chain Management or Human Resources and Finance
- Experience working with cross-functional teams including developers, QA, and product owners
- Experience in understanding how data supports solid processes and hence adds business value is a must have
Global Data Analyst (m/f/d) Arbeitgeber: Advantest
Advantest Europe GmbH bietet eine dynamische und innovative Arbeitsumgebung in Böblingen, wo Sie als Digital ASIC Design Engineer an der Spitze der Halbleitertechnologie arbeiten können. Unser engagiertes Team fördert eine Kultur der Zusammenarbeit und des Wissensaustauschs, während wir Ihnen zahlreiche Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung und persönlichen Entfaltung bieten. Genießen Sie die Vorteile eines globalen Unternehmens mit einem starken Fokus auf technologische Exzellenz und einem unterstützenden Arbeitsumfeld, das Ihre Kreativität und Ihr Engagement schätzt.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Global Data Analyst (m/f/d) 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 Advantest 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 Global Data Analyst (m/f/d) 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 Global Data Analyst (m/f/d) bei Advantest gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Advantest 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 Advantest entscheidend sein!
