Auf einen Blick
- Aufgaben: Unterstütze Experten bei der Datenanalyse und entwickle maschinelles Lernen.
- Unternehmen: Arsenault, ein innovatives Unternehmen mit einem dynamischen Graduate-Programm.
- Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, unbefristeter Vertrag und umfassende Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Vielfältige Karrieremöglichkeiten und ein unterstützendes Netzwerk.
- Warum dieser Job: Starte deine Karriere mit Mentoring und praktischen Projekten in einem internationalen Umfeld.
- Qualifikationen: Abschluss in Informatik, Mathematik oder verwandtem Bereich; Kenntnisse in Python und SQL erforderlich.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 36000 - 60000 € pro Jahr.
Schließen Sie sich unserem Arsenault Graduate Program an, das für die nächste Generation von Innovatoren konzipiert ist. Jedes Jahr begrüßen wir Universitätsabsolventen aus verschiedenen Teilen der Welt, um am Arsenault Graduate Program teilzunehmen. Dieses 12-monatige Talentprogramm richtet sich speziell an Absolventen, die nicht länger als vor 2 Jahren ihren Abschluss gemacht haben und Verbindungen aufbauen möchten, während sie an einem praxisorientierten, herausfordernden, interaktiven und handlungsbasierten Lerncurriculum teilnehmen.
Das Programm bietet Absolventen eine Plattform, um eng mit erfahrenen Mentoren zusammenzuarbeiten und eine solide Grundlage für ihre Karriere bei Arsenault zu schaffen. Während dieses Programms entwickeln die Teilnehmer sowohl berufliche als auch soziale Fähigkeiten, um das Karrierewachstum zu fördern, und haben die Möglichkeit, von Experten aus verschiedenen Abteilungen wie Vertrieb, Ingenieurwesen, Dienstleistungen, Marketing, Finanzen, Betrieb und anderen zu lernen.
Was Sie von der Rolle erwarten können: Arsenault glaubt, dass der beste Weg zu lernen darin besteht, Sie vollständig in das Geschäft zu integrieren und Ihnen die volle Verantwortung für Ihre Aufgaben zu übertragen. Daher werden Sie praktische Arbeiten neben Ihren persönlichen und Gruppenprojekten durchführen. Sie werden eng mit hochspezialisierten Experten zusammenarbeiten und diese bei folgenden Aufgaben unterstützen:
- Unterstützung von Fachexperten beim Aufbau und der Validierung konzeptioneller Modelle
- Datenvorbereitung: Datenbereinigung, Erkennung von Ausreißern, Umgang mit fehlenden Daten usw., um sich auf den Aufbau schneller und genauer maschineller Lernmodelle vorzubereiten
Diese 12-monatige Reise ermöglicht es Ihnen, zu lernen, wie wir im Alltag arbeiten und wie Sie einen Einfluss auf die Unterstützung unseres Geschäfts ausüben können.
Obligatorische Anforderungen: Sie müssen das rechtliche Recht haben, in dem Land zu arbeiten, in dem die Position angesiedelt ist. Sie sollten erfolgreich ein Studium der Informatik, Mathematik, Statistik oder eines ähnlichen quantitativen Studiengangs oder eines anderen relevanten Abschlusses (B.Sc., M.Sc.) abgeschlossen haben, der Ihnen ein umfassendes Verständnis relationaler Datenbanken und die Fähigkeit zur eigenständigen Datenabfrage mit SQL ermöglicht, bevor Sie im Oktober 2022 oder innerhalb der maximalen Frist von 2 Jahren abgeschlossen haben.
Technische Fähigkeiten:
- Objektorientierte Programmierung, Kenntnisse in Python und Schreiben skalierbarer Codes
- Gutes Verständnis von Data Science und Methoden des maschinellen Lernens (Clustering, Regression, Entscheidungsbäume und Random Forests usw.)
- Erfahrung mit Jupyter-Notebooks und sklearn (Bibliotheken numpy, pandas, SciPy usw.)
- Visualisierung von Erkenntnissen mit Python (matplotlib, seaborn usw.) sowie mit Visualisierungstools (z.B. Power BI, Tableau, Qlik)
Von Vorteil, aber nicht zwingend erforderlich, sind Erfahrungen in den folgenden Bereichen:
- Erfahrung mit cloudbasierten Plattformen (Azure, AWS)
- Erfahrung mit statistischer Modellierung mit R
Fließendes Englisch und die lokale Sprache (mündlich und schriftlich), in der die Stelle angesiedelt ist, sind für diese Position ein Muss. Sie müssen flexibel sein und geografische Mobilität haben. Kreativität und ein unkonventionelles Denken, das neue Ideen einbringt und bereit ist, diese zu teilen.
Menschenfähigkeiten & Einstellung:
- Starke analytische Fähigkeiten, lösungsorientierte Denkweise und Teamplayer, der gerne Wissen teilt
- Fähigkeit zur Problemlösung in Verbindung mit kritischem und konzeptionellem Denken
- Neugier und Kreativität bei der Lösung komplexer Geschäftsprobleme auf innovative Weise.
Was Sie erwartet:
- Ein wettbewerbsfähiges Gehalt, Urlaubsanspruch und Unternehmensleistungen gemäß den Standards des Landes, in dem Sie sich bewerben
- Ein unbefristeter Vertrag ab dem ersten Tag
- Eine Mischung aus beruflichen und sozialen Schulungen
- Gruppenprojekte zur Erarbeitung von Geschäftslösungen mit anderen Programmteilnehmern aus mehreren Ländern, Kulturen und Funktionen
- Vernetzung innerhalb der Organisation
- Unterstützung und Karriereberatung durch einen Mentor
- Vielfältige Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung
Diversität & Inklusion: Arsenault ist ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit bietet. Alle qualifizierten Bewerber erhalten unabhängig von Geschlecht, Hautfarbe, Familie, Geschlechtsidentität oder -ausdruck, Familienstand, Gesundheitszustand, körperlicher oder geistiger Behinderung, Rasse, Religion, sexueller Orientierung oder einer anderen durch lokal geltende Gesetze, Vorschriften und Verordnungen geschützten Eigenschaft Berücksichtigung für eine Anstellung.
Graduate 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 Graduate 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 Graduate 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 Graduate 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!
