Auf einen Blick
- Aufgaben: Verwandle Daten in bedeutungsvolle Einblicke und unterstütze nationale Sicherheitsmissionen.
- Unternehmen: Booz Allen, ein innovatives Unternehmen mit Fokus auf nationale Sicherheit.
- Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, Gesundheitsleistungen, berufliche Entwicklung und flexible Arbeitsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit hervorragenden Karrierechancen und einem starken Teamgeist.
- Warum dieser Job: Nutze deine Datenanalysefähigkeiten, um echte Veränderungen zu bewirken und Entscheidungsträger zu unterstützen.
- Qualifikationen: Mindestens 5 Jahre Erfahrung in Datenvisualisierung und -analyse sowie Kommunikationsfähigkeiten.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 50000 - 65000 € pro Jahr.
Als Datenanalyst lieben Sie es, in Daten einzutauchen und sie in bedeutungsvolle Erkenntnisse zu verwandeln. Mit der Fülle an strukturierten und unstrukturierten Daten, die in operativen, Bewertungs- und Planungsumgebungen verfügbar sind, verstehen Sie die Bedeutung der Transformation komplexer Datensätze in nützliche Informationen zur Lösung von Mission Herausforderungen. Als Datenanalyst bei Booz Allen können Sie Ihre Fähigkeiten und Erfahrungen nutzen, um eine nationale Sicherheitsmission zu unterstützen und Daten für das Gute zu verwenden.
Wir benötigen einen Datenexperten wie Sie, um Ihr Fachwissen einzubringen, um den Führungskräften der U.S. Special Operations zu helfen, Trends, Lücken, Risiken und Chancen in Programmen und operativen Aktivitäten von Partnern besser zu verstehen. Als kundenorientierter Data Visualization Engineer & Data Integration Analyst in unserem Team arbeiten Sie eng mit Kunden, Planern, Analysten und Mission Partnern zusammen, um deren Fragen und Bedürfnisse zu verstehen und dann in datengestützten Umgebungen nach den Teilen ihres Informationspuzzles zu suchen.
Sie werden nicht nur ein tieferes Verständnis ihrer Daten bieten, sondern auch den Kunden beraten, was die Informationen bedeuten und wie sie zur Verbesserung von Planung, Bewertung, Partnerengagement und Entscheidungsfindung von Führungskräften genutzt werden können.
Wie Sie beitragen werden:
- Nutzen Sie Ihre Datenanalyse-Expertise zur Unterstützung von Kunden- und Stakeholder-Beziehungen.
- Führen Sie Recherchen durch, entwickeln und testen Sie Datenmethoden und generieren Sie funktionsübergreifende Lösungen durch Sammlung, Bereinigung, Interpretation, Bewertung, Integration und Analyse von operativen und Bewertungsdaten.
- Tragen Sie zu wirkungsvoller Arbeit bei und leiten Sie die Entscheidungsfindung bei Planern, Bewertungsanalysten, Analysten des operativen Umfelds und leitenden Stakeholdern.
- Wenden Sie Kommunikationsfähigkeiten und Datenanalyse-Expertise an, indem Sie technische Anforderungen, Datentrends und analytische Ergebnisse basierend auf dem Publikum vereinfachen.
- Präsentieren Sie Datenfunde und Empfehlungen an Kunden und Stakeholder unter Verwendung Ihres Wissens über Datenbanken, Skriptsprachen wie SQL, Python oder R, Visualisierungstools und Microsoft Office Suite.
- Wenden Sie Datenvisualisierung durch Formate wie Dashboards, Grafiken, Tabellen, Tracker, Karten und PowerPoint-Folien an.
- Entwickeln Sie Ihre Kommunikations- und technischen Fähigkeiten weiter, indem Sie datenorientierte Lösungen in den Bereichen Sonderoperationen, Kampfbewertung, Engagement von Partnern und operative Planungsmissionen erstellen.
Sie haben:
- Über 5 Jahre Erfahrung in der Unterstützung von Datenvisualisierung, Datenanalyse, Datenintegration, Business Intelligence, Dashboard-Entwicklung oder Wissensmanagement.
- Erfahrung in der Sammlung, Bereinigung, Strukturierung, Integration, Analyse oder Visualisierung von Daten aus mehreren Quellen.
- Erfahrung in der Entwicklung von Dashboards, visuellen Berichten, Daten-Trackern, Datenprodukten auf Führungsebene oder wiederkehrenden Berichtswerkzeugen.
- Kenntnisse in den Prinzipien der Datenvisualisierung, Datenqualität, Workflow-Automatisierung, Datenmanagement, Informationsmanagement oder Praktiken des Wissensmanagements.
- Die Fähigkeit, technische Konzepte an nicht-technische Stakeholder zu kommunizieren und Missionsanforderungen in praktische Datenlösungen zu übersetzen.
- Die Fähigkeit, mit Planern, Analysten und operativen Stakeholdern zusammenzuarbeiten, um Datenanforderungen zu definieren und komplexe Informationen in klare visuelle Produkte zu übersetzen.
- Die Fähigkeit, wiederholbare Vorlagen, Dashboards, Tracker, Datenrahmen für die Datensammlung oder automatisierte Workflows zu entwickeln, die wiederkehrende Berichts- und Bewertungszyklen unterstützen.
- TS/SCI-Sicherheitsfreigabe.
- HS-Diplom oder GED.
Schön, wenn Sie haben:
- Erfahrung in der Unterstützung eines Theater Special Operations Command, Geographic Combatant Command oder eines anderen Kunden des Verteidigungsministeriums.
- Erfahrung mit Sicherheitskooperation, Entwicklung von Partnerkräften, unkonventioneller Kriegsführung, Terrorismusbekämpfung, Sonderoperationen, Übungen oder Kampfbewertungen.
- Erfahrung mit Microsoft Power Platform, einschließlich Power BI, Power Automate, Power Apps oder SharePoint-Listen.
- Erfahrung mit SQL, Python, R, JavaScript, Databricks, Anwendungsprogrammierschnittstellen oder Datenumwandlungswerkzeugen.
- Erfahrung in der Unterstützung des Mission Command Systems – Common Operational Picture, Maven Smart System, Palantir, Advana, Tableau, ESRI oder anderer Missionsdatenplattformen.
- Kenntnisse über regionale Sicherheitsdynamiken in Afrika, operationale Umgebungen von Partnern, transnationale Bedrohungsnetzwerke oder Prozesse der Kampagnenplanung.
- Bevorzugt einen Bachelor-Abschluss in Datenanalyse, Informationssystemen, Informatik, Ingenieurwesen, Mathematik, Statistik, Operations Research, Business Analytics, National Security Studies oder einem verwandten Bereich; ein Master-Abschluss in einem verwandten Bereich ist von Vorteil.
Sicherheitsfreigabe: Ausgewählte Bewerber unterliegen einer Sicherheitsuntersuchung und müssen möglicherweise die Eignungskriterien für den Zugang zu klassifizierten Informationen erfüllen; TS/SCI-Sicherheitsfreigabe ist erforderlich.
Vergütung: Bei Booz Allen feiern wir Ihre Beiträge, bieten Ihnen Möglichkeiten und Wahlmöglichkeiten und unterstützen Ihr gesamtes Wohlbefinden. Unsere Angebote umfassen Gesundheits-, Lebens-, Invaliditäts-, Finanz- und Altersvorsorgeleistungen sowie bezahlten Urlaub, berufliche Entwicklung, Studienhilfe, Programme zur Vereinbarkeit von Beruf und Familie und Betreuung von Angehörigen. Unser Anerkennungsprogramm würdigt Mitarbeiter für außergewöhnliche Leistungen und überlegene Demonstration unserer Werte. Vollzeit- und Teilzeitmitarbeiter, die regelmäßig mindestens 20 Stunden pro Woche arbeiten, sind berechtigt, an den Leistungsprogrammen von Booz Allen teilzunehmen. Personen, die die Schwelle nicht erreichen, sind nur für ausgewählte Angebote berechtigt, jedoch nicht für Gesundheitsleistungen. Wir ermutigen Sie, mehr über unsere Gesamtnutzen zu erfahren, indem Sie die Ressourcenseite auf unserer Karriereseite besuchen und unsere Seite zu Mitarbeiterleistungen überprüfen.
Das Gehalt bei Booz Allen wird durch verschiedene Faktoren bestimmt, einschließlich, aber nicht beschränkt auf Standort, die besondere Kombination von Bildung, Wissen, Fähigkeiten, Kompetenzen und Erfahrungen des Einzelnen sowie vertragsbezogene Erschwinglichkeit und organisatorische Anforderungen. Die geschätzte Vergütungsbandbreite für diese Position liegt zwischen 77.500,00 und 176.000,00 USD (jährlich). Die angezeigte Schätzung stellt die typische Gehaltsspanne für diese Position dar und ist nur ein Bestandteil des gesamten Vergütungspakets von Booz Allen für Mitarbeiter.
Diese Ausschreibung endet innerhalb von 90 Tagen nach dem Veröffentlichungsdatum.
Engagement für Nichtdiskriminierung: Alle qualifizierten Bewerber erhalten eine Berücksichtigung für die Beschäftigung, ohne Rücksicht auf Behinderung, Status als geschützter Veteran oder einen anderen Status, der durch geltendes Bundes-, Landes-, lokale oder internationale Gesetze geschützt ist.
Data Visualization Engineer & Data Integration Analyst Arbeitgeber: Booz Allen Hamilton
Booz Allen ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern die Möglichkeit bietet, an bedeutenden nationalen Sicherheitsmissionen zu arbeiten und dabei ihre Datenanalysefähigkeiten einzusetzen. Mit einem starken Fokus auf berufliche Weiterentwicklung, einem unterstützenden Arbeitsumfeld und umfassenden Sozialleistungen fördert das Unternehmen eine Kultur des Wachstums und der Anerkennung. Die Mitarbeiter profitieren von flexiblen Arbeitsmodellen und einer Vielzahl von Programmen zur Förderung des Wohlbefindens, was Booz Allen zu einem attraktiven Arbeitsplatz für talentierte Fachkräfte macht.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Data Visualization Engineer & Data Integration Analyst 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 Booz Allen Hamilton 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 Visualization Engineer & Data Integration 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 Visualization Engineer & Data Integration Analyst bei Booz Allen Hamilton gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Booz Allen Hamilton 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 Booz Allen Hamilton entscheidend sein!
