Auf einen Blick
- Aufgaben: Analysiere Daten und entwickle Lösungen für geschäftliche Anforderungen.
- Unternehmen: Ameriprise India LLP, ein führendes Unternehmen im Finanzsektor mit globaler Präsenz.
- Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, flexible Arbeitszeiten und Entwicklungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Arbeiten im Büro fördert Zusammenarbeit und persönliche Verbindungen.
- Warum dieser Job: Gestalte deine Karriere in einem ethischen Unternehmen mit einem inklusiven Team.
- Qualifikationen: Ingenieurabschluss und 3-5 Jahre Erfahrung in der Datenanalyse.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 55000 - 70000 € pro Jahr.
Über unser Unternehmen: Ameriprise India LLP bietet seit 20 Jahren kundenbasierte Finanzlösungen an, um Kunden bei der Planung und Erreichung ihrer finanziellen Ziele zu unterstützen. Wir sind Teil von Ameriprise Financial Inc., einem US-amerikanischen Finanzplanungsunternehmen mit Hauptsitz in Minneapolis und einer globalen Präsenz. Das Unternehmen ist ein diversifizierter Marktführer im Bereich Finanzdienstleistungen mit mehr als 1,5 Billionen USD an verwalteten, administrierten und beratenen Vermögenswerten zum Jahresende 2024. Die Schwerpunkte des Unternehmens umfassen Vermögensverwaltung, Beratung, Altersvorsorgeplanung und Versicherungsschutz.
Seien Sie Teil einer integrativen, kollaborativen Kultur, die Sie für Ihre Beiträge belohnt, und arbeiten Sie mit anderen talentierten Personen zusammen, die Ihre Leidenschaft für großartige Arbeit teilen. Sie haben auch zahlreiche Möglichkeiten, sich im Büro und in Ihrer Gemeinschaft zu engagieren. Wenn Sie talentiert, motiviert sind und für ein starkes, ethisches Unternehmen arbeiten möchten, das sich kümmert, machen Sie den nächsten Schritt und gestalten Sie Ihre Karriere bei Ameriprise India LLP.
Stellenbeschreibung: Wir suchen eine motivierte Person mit analytischem Denken, die bereit ist für eine immersive, praxisnahe Erfahrung. Sie sollten ein motivierter Teamplayer sein, der Effizienz und Genauigkeit beim Multitasking aufrechterhalten kann. Um ein starker Kandidat für diese Rolle zu sein, sollten Sie über starke quantitative, analytische, programmiertechnische, kommunikations- und problemlösende Fähigkeiten verfügen. Sie sollten kooperativ, vertrauenswürdig, offen für Feedback und lernbegierig sein. Der Kandidat wird den Großteil der Zeit mit Ad-hoc-Analysen und Berichterstattung verbringen, mit gelegentlichen Möglichkeiten für fortgeschrittene Analyseprojekte.
Hauptverantwortlichkeiten:
- Zusammenarbeit mit internen Analytics-Teams und Geschäftspartnern zur Definition und Dokumentation von Geschäftsanforderungen
- Übersetzung von Geschäftsanforderungen in Lösungen
- Durchführung und Lieferung komplexer Ad-hoc-Geschäftsanalyseanfragen
- Entwicklung prädiktiver Modelle zur Unterstützung verschiedener Geschäftsziele nach Bedarf
- Entwicklung und Ausführung von Berichten zur Programmverfolgung, Modellvalidierung und anderen informationsbasierten Lösungssupport
- Übersetzung analytischer Ergebnisse in verständliches und umsetzbares Geschäftswissen
- Einbindung von Geschäftspartnern, um sicherzustellen, dass die Lösungen den Geschäftsanforderungen und dem Reifegrad entsprechen
- Koordination und Priorisierung der Geschäftsbedürfnisse in einer Matrixmanagement-Umgebung
- Dokumentation und Kommunikation von Ergebnissen und Empfehlungen an externe und interne Teams
Erforderliche Qualifikationen:
- Ingenieurabschluss (BE/BTECH) von einem angesehenen Institut
- 3-5 Jahre Erfahrung in der Analyse
- Starke SQL-Kenntnisse
- Starke Python-Programmier- und Datenmanipulationsfähigkeiten
- Starke quantitative/analytische/programmiertechnische und problemlösende Fähigkeiten
- Ausgezeichnete Kenntnisse in MS Excel, PowerPoint und Word
- Starke und konsistente akademische Leistungen
- Hochmotivierter Selbststarter mit ausgezeichneten mündlichen und schriftlichen Kommunikationsfähigkeiten
- Fähigkeit, effektiv im Team an mehreren Projekten zu arbeiten und Ergebnisse durch direkte und indirekte Einflussnahme zu erzielen
- Kenntnis von Tools wie PowerBI und/oder AWS Athena usw.
Bevorzugte Qualifikationen:
- Verständnis von großen Sprachmodellen (LLMs) und deren potenziellen Anwendungen.
In-Office-Zusammenarbeit: Wir sind ein kundenorientiertes, beziehungsbasiertes Unternehmen. Die Zusammenarbeit vor Ort ist grundlegend für unsere Ergebnisse. Durch die Förderung einer Kultur der persönlichen Zusammenarbeit, des Ideenaustauschs, der Produktivität und der persönlichen Verbindung liefern wir für unsere Stakeholder – Kunden, Berater, Mitarbeiter und Aktionäre. Unsere Mitarbeiter arbeiten mindestens drei (3) Tage pro Woche im Büro, mit der Flexibilität, zwei (2) Tage pro Woche von zu Hause aus zu arbeiten. Einige Rollen können zusätzliche Bürozeiten oder andere Büroerwartungen erfordern, und spezifische Anforderungen werden während des Einstellungsprozesses besprochen.
Vollzeit/Teilzeit: Vollzeit
Arbeitszeiten: (14:00 - 22:30 Uhr)
Ameriprise India LLP ist ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit bietet. Wir berücksichtigen alle qualifizierten Bewerber unabhängig von Rasse, Hautfarbe, Religion, Geschlecht, genetischen Informationen, Alter, sexueller Orientierung, Geschlechtsidentität, Behinderung, Militärstatus, Veteranenstatus, Familienstand, Schwangerschaft, Familienstand oder aus anderen Gründen, die gesetzlich verboten sind.
Wir setzen uns dafür ein, einen integrativen und zugänglichen Rekrutierungsprozess für Menschen mit Behinderungen zu fördern. Wenn Sie eine angemessene Anpassung benötigen, um am Bewerbungs- oder Vorstellungsgesprächsprozess teilzunehmen, sprechen Sie mit Ihrem Recruiter, um zu besprechen, wie wir Sie unterstützen können.
Senior Data Analyst Arbeitgeber: Ameriprise Financial Services, LLC
Ameriprise India LLP bietet eine inklusive und kollaborative Arbeitskultur, die Ihre Beiträge wertschätzt und Ihnen zahlreiche Möglichkeiten zur persönlichen und beruflichen Weiterentwicklung bietet. Mit einem starken Fokus auf Teamarbeit und Innovation in einem dynamischen Umfeld, das sich auf Cloud-Datenplattformen und Automatisierung konzentriert, sind Sie Teil eines Unternehmens, das nicht nur ethisch handelt, sondern auch aktiv zur Verbesserung der Gemeinschaft beiträgt.
Kontaktdaten:
Ameriprise Financial Services, LLC Recruiting-Team
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Senior Data Analyst 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 Ameriprise Financial Services, LLC 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 Senior Data Analyst 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 Senior Data Analyst bei Ameriprise Financial Services, LLC gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Ameriprise Financial Services, LLC 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 Ameriprise Financial Services, LLC entscheidend sein!
