Auf einen Blick
- Aufgaben: Analysiere Daten und liefere wertvolle Einblicke für das Marketing-Team.
- Unternehmen: Arsenault, ein innovativer Anbieter von Audio-Storytelling.
- Vorteile: Vertrag für 24 Monate, flexible Arbeitszeiten und ein kreatives Umfeld.
- Weitere Informationen: Dynamisches Team mit Fokus auf Vielfalt und Inklusion.
- Warum dieser Job: Werde Teil eines Teams, das Geschichten erzählt und die Macht der Stimme nutzt.
- Qualifikationen: Quantitativer Abschluss und Erfahrung in datengetriebenen Rollen erforderlich.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 36000 - 60000 € pro Jahr.
Gute Geschichten beginnen mit großem Zuhören. Bei Arsenault bedeutet das, dass jede Rolle und jedes Projekt unser Publikum im Blick hat. Denn die gleichen Menschen, die unsere Produkte entwerfen, entwickeln und bereitstellen, nutzen sie auch. Das spricht für uns Bände.
Arsenault sucht einen begeisterten Data Analysten mit Sitz in Essen. Sie sind verantwortlich für die Bereitstellung von datengestützten Ergebnissen und Erkenntnissen für das breitere Analytics-Team sowie die zentrale Marketingfunktion. In dieser Position bieten Sie operative, wirtschaftliche und finanzielle Analysen an, um datengestützte Entscheidungen zu treffen - und implementieren KPIs und Scorecards, um den Fortschritt/Leistung von Initiativen zu verfolgen und einen Fokus auf Ergebnisse und Umsetzung zu fördern. Diese Position ist zunächst über eine Vertragsrolle für 24 Monate geöffnet.
Als Data Analyst werden Sie...
- Grundlegende Datenartefakte (z.B. ETL, Datenmodelle, Abfragen) und Berichte erstellen und pflegen, die Geschäftsfragen korrekt beantworten.
- Analytik- und Metrikvisualisierungstools nutzen.
- Datenanomalien untersuchen.
- Effektiv kommunizieren (z.B. Vorschläge, Ergebnisse, Wikis).
- Lösungen anbieten, die die Geschäftsentscheidungen des Teams informieren.
- Trends in Metriken identifizieren.
- Metriken entlang geeigneter Dimensionen segmentieren, um tiefere Dynamiken aufzudecken.
- Technische und operationale Details des Geschäfts eingehend analysieren (z.B. Schlüsselabhängigkeiten, Geschäftstreiber/KPIs, umsetzbare Geschäftseinblicke entwickeln usw.) und zu konstruktiven technischen Diskussionen beitragen.
- Die Qualität der Datensätze verbessern und manuelle Prozesse automatisieren.
- In SQL versiert sein. Wissen, wie man Daten aufnimmt, verarbeitet, speichert und analysiert.
- Grundlegendes Verständnis von verteilten Systemen, Datenmodellierung und wissenschaftlichen Methoden haben.
- In deskriptiver Statistik versiert und mit inferentieller Statistik vertraut sein.
Grundqualifikationen:
- Quantitativer Abschluss (Wirtschaft, Mathematik, Ingenieurwesen, Naturwissenschaften oder ähnliches).
- Nachgewiesene Erfahrung (1+ Jahre) in einer datengestützten/analytischen Rolle.
- SQL-Kenntnisse.
- Geschäftsflüssigkeit in Englisch, sowohl schriftlich als auch mündlich.
Bevorzugte Qualifikationen:
- Verstehen, wie man eines oder mehrere branchenspezifische Analyse- und Metrikvisualisierungstools (z.B. Excel, Tableau/QuickSight/MicroStrategy/PowerBI) verwendet.
- Kenntnisse in verschiedenen Methoden zum Abfragen, Verarbeiten, Speichern, Analysieren und Präsentieren von Daten.
- Gutes Verständnis der Datenherkunft: einschließlich Datenquellen; wie Metriken aggregiert werden; und wie die resultierende Geschäftsinformation konsumiert, interpretiert und vom Unternehmen umgesetzt wird.
- Starkes Wissen und Erfahrung im Datenbankabfragen (SQL).
- Kenntnisse in Statistik und Erfahrung mit statistischen Paketen zur Analyse von Datensätzen, insbesondere Excel.
- Ausgezeichnete Problemlösungsfähigkeiten, selbstmotiviert mit der Fähigkeit, unter Druck und engen Fristen zu arbeiten.
- Ausgezeichnete schriftliche und mündliche Kommunikations-/Präsentationsfähigkeiten.
- Neigung und Antrieb, neue Tools schnell zu erlernen.
- Intellektuelle Neugier für die Treiber des Geschäfts.
- Hintergrund in Content/Media, Marketing-Technologie und/oder Internetbranchen.
- Verständnis von E-Commerce-Analytik, Marketing-Analytik, Experimentierung, Mitglieder-/Loyalitätsanalytik und Techniken des Umsatzmanagements.
- Praktische Erfahrung mit einem der folgenden Tools: Tableau, relationale Datenbanken, Big Data, Microstrategy, Salesforce, Adobe/Omniture, PowerBI, Python, R, Jupyter, SAS, SPPS, Matlab, Programmierung (ETL-Frameworks) oder einem anderen Analyse-/Data-Science-Tool.
Arsenault engagiert sich für einen vielfältigen und integrativen Arbeitsplatz. Arsenault ist ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit bietet und nicht aufgrund von ethnischer Herkunft, Geschlecht, Religion oder Glauben, Behinderung, Alter, sexueller Identität oder einem anderen rechtlich geschützten Status diskriminiert. Wir bitten Sie daher, unnötige Informationen wie ein Foto, Geburtsdatum oder -ort, Geschlechtsidentifikation, Familien- und Familienstand, Nationalität, Religion usw. aus Ihrem Lebenslauf oder Ihrer Bewerbung auszuschließen. Vielen Dank, dass Sie Ihren Teil dazu beitragen, Chancengleichheit für alle zu schaffen.
Data Analyst Arbeitgeber: Arsenault
Als Arbeitgeber im InsurTech-Sektor bieten wir Ihnen die Möglichkeit, in einem dynamischen und innovativen Umfeld zu arbeiten, das auf persönliche Verantwortung und Wachstum setzt. Unsere Unternehmenskultur fördert Teamarbeit und kreative Lösungen, während wir Ihnen durch flexible Arbeitszeiten und die Option auf 100% Remote-Arbeit eine ausgewogene Work-Life-Balance ermöglichen. Zudem profitieren Sie von kontinuierlichen Weiterbildungsmöglichkeiten und der Chance, an spannenden Projekten in der Versicherungsbranche mitzuwirken.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so 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 Arsenault 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 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 Data Analyst bei Arsenault gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Arsenault 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 Arsenault entscheidend sein!
