Auf einen Blick
- Aufgaben: Analysiere große Datenmengen und entwickle datengetriebene Methoden zur Prozessoptimierung.
- Unternehmen: Akkodis, ein globales Beratungsunternehmen für Digital Engineering.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, flexible Arbeitszeiten und Entwicklungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit hervorragenden Karrierechancen.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft mit innovativen Technologien und mache einen echten Unterschied.
- Qualifikationen: Studium in Informatik oder Wirtschaftsinformatik und Erfahrung in Python und SQL.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 55000 - 70000 € pro Jahr.
Für ein spannendes und zukunftsweisendes Projekt bei unserem Partner suchen wir zum nächstmöglichen Zeitpunkt einen motivierten Engineering Analyst - Big Data (m/w/d), der komplexe Datenstrukturen in strategische Erfolge verwandelt.
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 50.000 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
- Mitwirkung als Data Scientist im Engineering-Umfeld, insbesondere bei der Analyse und Auswertung großer Datenmengen zur Prozessoptimierung
- Entwicklung und Anwendung von datengetriebenen Methoden zur Verbesserung der Logistik- und Distributionsprozesse im Ersatzteilzentrum
- Erstellung und Pflege von Datenmodellen sowie Nutzung von Python und SQL (idealerweise databricks), um relevante Informationen aus heterogenen Datensätzen zu extrahieren
- Identifikation von Trends und Mustern in operativen Abläufen durch statistische Analysen und Machine-Learning-Techniken
- Präsentation von Analyseergebnissen und Ableitung klarer Handlungsempfehlungen für Stakeholder*innen
Anforderungen
- Abgeschlossenes Studium im Bereich Informatik, Wirtschaftsinformatik, BWL oder ähnliches
- Berufserfahrung in der Logistikplanung, idealerweise im Umfeld von Lager- und Distributionsprozessen
- Erfahrung und Kenntnisse im Bereich Python und SQL (idealerweise databricks)
- Gute Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift
Kontakt
Du hast noch offene Fragen zur Stelle? Melde dich bei uns! Sven Volk Sven.VOLK@akkodis.com
Engineering Analyst - Big Data (m/w/d) Arbeitgeber: Akkodis
Akkodis ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitenden nicht nur spannende Projekte im Bereich Big Data bietet, sondern auch eine dynamische und innovative Arbeitsumgebung schafft. Mit einem starken Fokus auf persönliche Entwicklung und Weiterbildungsmöglichkeiten fördert das Unternehmen die Karriere seiner Mitarbeiter:innen und ermöglicht ihnen, an der Spitze technologischer Entwicklungen zu stehen. Zudem profitieren die Angestellten von einer internationalen Unternehmenskultur, die Vielfalt schätzt und Teamarbeit in den Vordergrund stellt.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Engineering Analyst - Big Data (m/w/d) erhalten könnten
✨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 Akkodis 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 Engineering Analyst - Big Data (m/w/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 Engineering Analyst - Big Data (m/w/d) bei Akkodis gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Akkodis 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 Akkodis entscheidend sein!
