Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle innovative Datenlösungen und optimiere Prozesse mit modernster Technologie.
- Unternehmen: KPMG, ein führendes Unternehmen mit Fokus auf Innovation und Teamarbeit.
- Vorteile: Flexibles Arbeiten, Homeoffice, individuelle Entwicklungsmöglichkeiten und regelmäßige Weiterbildung.
- Weitere Informationen: Vielfältige Karriereperspektiven und strukturierte Einarbeitung für deinen Erfolg.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datenanalyse und bringe deine Ideen in einem dynamischen Umfeld ein.
- Qualifikationen: Studium in Informatik oder IT-Management und Erfahrung in Data Engineering.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 45000 - 55000 € pro Jahr.
Begleite KPMG bei den Herausforderungen unserer Kund:innen und bringe Deine Begeisterung für innovative Lösungen ein. Entwickle gemeinsam mit Deinem Team moderne Anwendungen und setze Impulse, die den Unterschied machen.
Mit Deiner Expertise möchtest Du den Aufbau der Pricing Excellence bei KPMG aktiv gestalten?
Aufgaben
Modellierung & Datenmanagement : Du konzipierst und optimierst Datenmodelle und Datenbankstrukturen, um eine konsistente und effiziente Datenbasis sicherzustellen.
Datenintegration & Analyse : Du integrierst Daten aus verschiedenen Quellen, analysierst diese z.B. in Power BI und unterstützt das Management bei der Ableitung fundierter Entscheidungen.
KI Enablement & Automatisierung : Du identifizierst Potenziale für den Einsatz von KI und generativer KI innerhalb von Geschäftsprozessen, entwickelst entsprechende Use Cases und setzt automatisierte Workflows um.
Low-Code Entwicklung : Du entwickelst individuelle Anwendungen zur Optimierung interner Prozesse – vor allem mit Low-Code-Plattformen wie Microsoft Power Apps.
Schnittstellenarbeit & Abstimmung : Du arbeitest eng mit Fachteams und Stakeholdern zusammen, um sicherzustellen, dass Deine entwickelten Lösungen die strategischen Ziele von KPMG unterstützen.
Anforderungsmanagement : Du überführst fachliche Anforderungen in technische Konzepte – im Einklang mit unseren organisatorischen Rahmenbedingungen und Systemlandschaften.
Profil
Erfolgreich abgeschlossenes Studium im Bereich (Wirtschafts-)Informatik, IT-Management oder eine vergleichbare Qualifikation. Zusätzlich bringst Du idealerweise mehrjährige Berufserfahrung im Bereich Data Engineering oder Tool-Entwicklung mit.
Technologie Know-How : Du verfügst über Erfahrung in der Softwareentwicklung, idealerweise mit Low-Code-Plattformen, sowie gute Kenntnisse in Datenbankmanagement, Datenmodellierung und -integration.
Tool Kenntnisse : Du hast bestenfalls bereits mit SAP Datasphere gearbeitet und bringst Kenntnisse in JavaScript, TypeScript oder React mit.
Arbeitsweise : Du arbeitest strukturiert, eigenständig und bringst gerne eigene Ideen zur Weiterentwicklung von Prozessen und Lösungen ein.
Sprache : Sehr gute Deutschkenntnisse (C1-Niveau) in Wort und Schrift.
Willkommen im Team
Wir bieten
Damit Du von Beginn an voll bei uns durchstarten kannst, begleiten wir Dich mit strukturierten Onboarding-Maßnahmen während der gesamten Orientierungsphase. Zudem fördert Deine Führungskraft gezielt Deine fachliche und persönliche Integration ins Team.
Vielfältige Karriereperspektiven Wir legen Wert auf die individuelle Entwicklung Deiner fachlichen und persönlichen Stärken: Deine eigenen Ambitionen reflektieren wir in strukturierten Entwicklungsgesprächen. Systematische und regelmäßige Feedback-Gespräche unterstützen Dich beim Erreichen dieser Ziele. Mit unserer Vielfalt an spannenden Kunden und Kundinnen sowie Fragestellungen bieten wir Dir interessante Karrieremöglichkeiten und somit wertvolle Einblicke in die Vielfalt unserer Tätigkeitsbereiche.
Vereinbarkeit von Beruf und Privatleben Wir sind überzeugt, dass es vor allem Vielfalt und Flexibilität braucht, um Innovationen zu fördern und langfristige Erfolge zu sichern. Nur so können wir die besten Ideen entwickeln und wirklich innovative Lösungen finden. Mitflexiblen Arbeitszeiten, Homeoffice-Option, Zeitkonten und Auszeiten schaffen wir Räume, um Privat- und Berufsleben miteinander zu vereinbaren.
Fort- & Weiterbildung Durch regelmäßige Trainings, Workshops und Weiterbildungen entwickelst Du Dich stetig weiter.
Die abgebildeten Leistungen können je nach Position und Standort leicht variieren.
Data Solutions Specialist (w/m/d) Arbeitgeber: Arbeitgeber aus der Region
Autoland bietet Ihnen als Einkäufer im Außendienst (m/w/d) eine herausfordernde und abwechslungsreiche Tätigkeit in einem der größten herstellerunabhängigen Automobilhandelsunternehmen Deutschlands. Mit flexiblen Einsatzmöglichkeiten, exzellenten Verdienstchancen und einem umfassenden Onboarding-Programm fördern wir Ihre persönliche und berufliche Entwicklung in einem dynamischen Team, das sich durch hohe Kundenorientierung und Qualität auszeichnet.
Kontaktdaten:
Arbeitgeber aus der Region Recruiting-Team
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Data Solutions Specialist (w/m/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 Arbeitgeber aus der Region 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 Solutions Specialist (w/m/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 Data Solutions Specialist (w/m/d) bei Arbeitgeber aus der Region gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Arbeitgeber aus der Region 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 Arbeitgeber aus der Region entscheidend sein!
