Auf einen Blick
- Aufgaben: Leite das Data-Team und manage spannende Datenprojekte.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen mit Fokus auf Datenanalyse und Teamarbeit.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, Gesundheitsleistungen, flexible Arbeitszeiten und Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Tolle Karrierechancen und ein unterstützendes Arbeitsumfeld.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datenanalyse und führe ein dynamisches Team.
- Qualifikationen: Erfahrung in Datenmanagement und Führungskompetenzen erforderlich.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
POSITION SUMMARY: Der Data Team Supervisor ist verantwortlich für die Verwaltung der täglichen Aktivitäten des Datenanalyseteams, das an der Gestaltung, Implementierung, Wartung und Unterstützung von Data-Warehouse-Systemen und -projekten beteiligt ist. Die Rolle stellt sicher, dass Datenberichterstattung, Datenmodellierung und datenbezogene Projekte effizient ablaufen, um die organisatorischen Ziele zu unterstützen und die Datenqualität aufrechtzuerhalten. Der Supervisor fungiert auch als primärer Ansprechpartner für alle Bedürfnisse in Bezug auf Datenberichterstattung, Analytik und Datenbankunterstützung.
HAUPTAUFGABEN UND VERANTWORTUNGEN:
- Datenmanagement und -überwachung: Führung und Aufsicht über den gesamten Lebenszyklus von Data-Warehouse-Projekten, von der Planung und dem Design bis zur Implementierung und Unterstützung. Ein Team von Data Warehouse Analysts und Database Administrators beaufsichtigen und sicherstellen, dass die Arbeitslasten angemessen verteilt sind und Fristen eingehalten werden. Etablierung und Pflege von Prüfprozessen zur Gewährleistung der Datengenauigkeit und -qualität in allen Data Warehouses.
- Technische Lösungsentwicklung: Zusammenarbeit mit Geschäftsbenutzern und Stakeholdern zur Erfassung von Anforderungen und deren Übersetzung in effektive technische Lösungen für Datenberichterstattung und Analytik. Entwicklung, Erstellung und Modifizierung von abfragebasierten Dashboards, Berichten, KPIs und fortgeschrittener Analytik zur Unterstützung der Entscheidungsfindung in der gesamten Organisation. Aktuell bleiben mit Fortschritten in der Datenlagerung, Business Intelligence (BI)-Technologien und Analytik, um innovative Lösungen ins Team zu bringen.
- Bereitschafts- und technischer Support: Verfügbarkeit für Bereitschaftssupport, wie vom Manager zugewiesen, und schnelle Unterstützung zur Lösung von Problemen im Zusammenhang mit Datenberichterstattung und Datenbanken. Technische Beratung, Unterstützung und Schulung für Benutzer bereitstellen, um ihnen zu helfen, Datenberichterstattungstools effektiv zu nutzen.
- Dokumentation und Best Practices: Dokumentation und Pflege von Standardarbeitsanweisungen, Fehlersucheleitfäden und technischer Dokumentation für das Data-Warehouse-Team. Sicherstellen, dass Best Practices für Datenmanagement, -speicherung und -abruf in allen Data-Warehouse-Projekten befolgt werden.
- Zusätzliche Verantwortlichkeiten: Durchführung anderer Aufgaben, die vom Management zur Unterstützung der Ziele der Abteilung und der Organisation zugewiesen werden.
KENNTNISSE, FÄHIGKEITEN UND FÄHIGKEITEN:
- Expertise in Datenlagerung und BI: Umfassende Kenntnisse in Datenlagerung und Business Intelligence (BI)-Technologien, einschließlich Power BI und SQL-Abfragen. Nachgewiesene Fähigkeit zur Entwicklung und Pflege komplexer Dashboards, Berichte und Warnmeldungen sowie zur Erstellung von Anforderungsspezifikationen, technischen Designs und Benutzerschulungsdokumenten.
- Kommunikation und Teamführung: Starke schriftliche und mündliche Kommunikationsfähigkeiten, mit der Fähigkeit, effektiv über Abteilungen hinweg zusammenzuarbeiten und klare Anweisungen an Teammitglieder zu geben. Nachgewiesene Führungsfähigkeiten mit einer Geschichte der Teamleitung und der Mentoring von Teammitgliedern, um ihr volles Potenzial zu erreichen.
- Projekt- und Zeitmanagement: Fähigkeit, mehrere Prioritäten unabhängig zu verwalten und Fristen in einem schnelllebigen Umfeld einzuhalten. Starke Zeitmanagementfähigkeiten und die Fähigkeit, unter Druck gut zu arbeiten, um Probleme zu lösen und Service Level Agreements (SLAs) einzuhalten.
- Kundenorientierung: Fähigkeit, außergewöhnlichen Kundenservice zu bieten, prompt auf Anfragen nach Unterstützung zu reagieren und Unterstützung zu leisten, die den Benutzerbedürfnissen entspricht.
- Kontinuierliches Lernen: Engagement, über Branchentrends und neue Technologien im Bereich Datenanalytik und BI informiert zu bleiben.
QUALIFIKATIONEN UND ERFAHRUNG:
- Abschluss in Informatik, Informationssystemen oder einem verwandten Bereich erforderlich; gleichwertige Erfahrung kann berücksichtigt werden.
- 7+ Jahre Erfahrung in einer datenzentrierten Technologie-Rolle, mit umfangreicher Erfahrung mit SQL-Server-Datenbanken und Power BI (oder ähnlichen Tools).
- Frühere Erfahrung in einer Aufsichts- oder Managementrolle erforderlich.
LEISTUNGEN:
- Medizinische Versicherung
- Sehversicherung
- Zahnversicherung
- 401(k)-Matching
- Flexible Ausgabenrechnungen
- Gesundheitssparkonten
- Invaliditäts- und Lebensversicherung
- Mitarbeiterhilfeprogramm
- LegalShield
- ID Shield
- Fahrkostenrückerstattungsplan
- Studiengebührenrückerstattung
- Bonuszahlung - Diese Position fällt unter unseren „Corporate Bonus Plan“, der Ihnen eine potenzielle Bonuszahlung von bis zu 10 % Ihres Jahresgehalts als jährlichen Bonus gewährt, wenn Sie eingestellt werden.
Zusätzliche Vorteile:
- Wellable-Mitgliedschaft
- Telescope Health (Telemedizin) über Accresa
- Intellect (psychische Gesundheit) Anwendung
- Mitarbeiterengagement-Aktivitäten, einschließlich freiwilliger Veranstaltungen, Verlosungen, Buchclub und mehr!
Data Team Supervisor Arbeitgeber: AE Perkins
Als Arbeitgeber bietet unser Unternehmen eine dynamische und unterstützende Arbeitsumgebung für den Data Team Supervisor, der in einer innovativen Stadt tätig ist. Wir fördern eine Kultur des kontinuierlichen Lernens und der beruflichen Weiterentwicklung, während wir gleichzeitig attraktive Vorteile wie umfassende Gesundheitsleistungen, ein 401(k)-Matching-Programm und flexible Ausgabenoptionen anbieten. Unsere Mitarbeiter profitieren von einem engagierten Team, das sich für die Qualität der Daten und die Erreichung gemeinsamer Ziele einsetzt, sowie von spannenden Mitarbeiteraktivitäten, die das Gemeinschaftsgefühl stärken.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Data Team Supervisor 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 AE Perkins 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 Data Team Supervisor 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 Data Team Supervisor bei AE Perkins gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei AE Perkins 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 AE Perkins entscheidend sein!
