Auf einen Blick
- Aufgaben: Analysiere Daten und entwickle innovative Reports mit AI-Tools.
- Unternehmen: Globales Beratungsunternehmen für Digital Engineering mit über 40.000 Expert:innen.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, flexible Arbeitszeiten und Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Tolle Karrierechancen und enge Zusammenarbeit mit verschiedenen Fachbereichen.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft mit AI und Data Analytics in einem dynamischen Umfeld.
- Qualifikationen: Studium in Informatik oder Data Science und Erfahrung in Data Analytics.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 45000 - 65000 € pro Jahr.
Akkodis ist ein globales Beratungsunternehmen für Digital Engineering, das Technologie und Talente zusammenbringt, um Transformation zu beschleunigen, Innovation voranzutreiben und eine intelligentere Zukunft zu gestalten. Mit mehr als 40.000 Expert:innen in über 30 Ländern verbinden wir Branchen und Technologien miteinander - von AI und Data Analytics bis zu Cloud, Edge, Automatisierung und Cybersecurity.
Aufgaben
- Analyse und Aufbereitung von Daten zur Unterstützung datengetriebener Entscheidungen
- Entwicklung und Optimierung von Reports, Dashboards und datenbasierten Auswertungen (z.B. Power BI, Tableau)
- Einsatz von AI-Tools und -Methoden zur Automatisierung und Verbesserung von Analysen (z.B. Predictive Analytics, Textanalyse)
- Unterstützung bei der Integration von KI-Lösungen in bestehende Geschäftsprozesse
- Aufbereitung und Strukturierung von Daten für den Einsatz in AI- und Machine-Learning-Anwendungen
- Enge Zusammenarbeit mit Fachbereichen zur Identifikation von Use Cases für Daten- und KI-gestützte Lösungen
- Sicherstellung von Datenqualität, Konsistenz und Nachvollziehbarkeit
Profil
- Abgeschlossenes Studium im Bereich Informatik, Wirtschaftsinformatik, Data Science oder vergleichbare Qualifikation
- Erfahrung im Bereich Data Analytics, Business Intelligence oder Reporting
- Gute Kenntnisse in SQL sowie idealerweise erste Erfahrung mit Python
- Erfahrung mit BI-Tools wie Power BI, Tableau oder Qlik
- Erste Berührungspunkte mit AI-/Machine-Learning-Methoden oder Tools (z.B. scikit-learn, Azure AI, OpenAI APIs)
- Verständnis für Datenmodellierung und Datenaufbereitung
- Analytische Denkweise sowie Interesse an neuen Technologien im AI-Umfeld
- Gute Kommunikationsfähigkeiten und Verständnis für betriebswirtschaftliche Prozesse
AI / Data Analytics Specialist (m/w/d) Arbeitgeber: Akkodis
Akkodis bietet eine dynamische und innovative Arbeitsumgebung, in der Talente im Bereich AI und Data Analytics gefördert werden. Mit einem starken Fokus auf Mitarbeiterentwicklung und einer offenen Unternehmenskultur ermöglicht Akkodis seinen Mitarbeitenden, an spannenden Projekten zu arbeiten und ihre Fähigkeiten kontinuierlich auszubauen. Zudem profitieren die Angestellten von flexiblen Arbeitsmodellen und der Möglichkeit, in einem internationalen Team zu agieren, was die Zusammenarbeit und den Wissensaustausch über Ländergrenzen hinweg fördert.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so AI / Data Analytics Specialist (m/w/d) erhalten könnten
✨Netzwerken, Netzwerken, Netzwerken!
Nutze LinkedIn und andere Plattformen, um mit Fachleuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Lass uns gemeinsam Verbindungen aufbauen und vielleicht sogar ein paar spannende Gespräche führen!
✨Sei proaktiv bei der Jobsuche
Warte nicht darauf, dass die Stellenanzeigen zu dir kommen! Schau regelmäßig auf unserer Website vorbei und bewirb dich direkt auf interessante Positionen. Je schneller du bist, desto besser!
✨Bereite dich auf Interviews vor
Mach dich mit typischen Fragen im Bereich AI und Data Analytics vertraut. Übe deine Antworten und sei bereit, deine Erfahrungen und Projekte zu teilen. Wir wollen sehen, was du drauf hast!
✨Zeige deine Leidenschaft für Technologie
Sprich über deine Begeisterung für AI und Data Analytics während des gesamten Bewerbungsprozesses. Lass uns wissen, wie du neue Technologien nutzt und welche Trends du spannend findest!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um AI / Data Analytics Specialist (m/w/d) mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Mach deine Bewerbung persönlich:Zeig uns, wer du bist! Verwende eine freundliche und authentische Sprache, um deine Persönlichkeit in die Bewerbung einzubringen. Das macht einen großen Unterschied und hilft uns, dich besser kennenzulernen.
Betone deine relevanten Erfahrungen:Stell sicher, dass du deine Erfahrungen im Bereich Data Analytics und AI klar hervorhebst. Erzähl uns von Projekten, an denen du gearbeitet hast, und wie du dabei deine Fähigkeiten eingesetzt hast. Das zeigt uns, dass du die richtige Person für den Job bist!
Sei konkret und präzise:Vermeide allgemeine Floskeln und sei konkret in deinen Aussagen. Wenn du über deine Kenntnisse in SQL oder BI-Tools sprichst, nenn konkrete Beispiele, wie du diese in der Praxis angewendet hast. Das macht deine Bewerbung viel überzeugender.
Bewirb dich über unsere Website:Wir empfehlen dir, deine Bewerbung direkt über unsere Website einzureichen. So stellst du sicher, dass sie schnell bei uns ankommt und wir sie direkt bearbeiten können. Wir freuen uns auf deine Unterlagen!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Akkodis vorbereitet
✨Verstehe die Unternehmensvision
Informiere dich über Akkodis und deren Ansatz zur digitalen Transformation. Zeige im Interview, dass du die Mission des Unternehmens verstehst und wie deine Fähigkeiten im Bereich AI und Data Analytics dazu beitragen können.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Denke an spezifische Projekte oder Erfahrungen, die deine Kenntnisse in SQL, Python oder BI-Tools wie Power BI und Tableau demonstrieren. Sei bereit, diese Beispiele zu erläutern und zu zeigen, wie du datengetriebene Entscheidungen unterstützt hast.
✨Zeige dein Interesse an neuen Technologien
Sprich über aktuelle Trends im Bereich AI und Machine Learning. Zeige, dass du dich kontinuierlich weiterbildest und bereit bist, neue Tools und Methoden zu erlernen, um die Datenanalyse zu optimieren.
✨Kommunikation ist der Schlüssel
Da enge Zusammenarbeit mit Fachbereichen gefordert ist, solltest du deine Kommunikationsfähigkeiten betonen. Übe, komplexe technische Konzepte einfach zu erklären, damit du zeigst, dass du auch mit nicht-technischen Stakeholdern effektiv kommunizieren kannst.
