Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und betreue Datenpipelines in Python und PySpark für innovative Projekte.
- Unternehmen: Internationale IT-Firma mit Hauptsitz in Augsburg und einer starken Teamkultur.
- Vorteile: Flexibilität, modernes Arbeitsumfeld, kostenlose Getränke und attraktive Extras.
- Weitere Informationen: Strukturierter Einstieg mit persönlicher Betreuung und tollen Teamevents.
- Warum dieser Job: Arbeite an realen Aufgaben und bring deine Ideen aktiv ein.
- Qualifikationen: Studium in Informatik oder Data Science, sehr gute Python- und SQL-Kenntnisse.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 43650 - 53350 € pro Jahr.
Bei CADENAS entwickelst Du digitale Lösungen, die unseren operativen Alltag messbar besser machen – automatisiert, vernetzt und datengetrieben. Als (Junior) Data Analyst (m/w/d) arbeitest Du nah an unseren Daten, baust und betreibst Datenpipelines in Python und PySpark und gestaltest aktiv unsere Datenprodukte mit. Dabei arbeitest Du im Herzen eines internationalen IT-Unternehmens mit HQ in Augsburg, das in technischen Branchen zuhause ist.
Diese abwechslungsreichen Aufgaben erwarten Dich:
- Du entwickelst und betreust Datenpipelines in Python und PySpark
- Du bereitest große Datenmengen mit Spark auf und wertest sie aus
- Du sorgst für einen reibungslosen, automatisierten Ablauf unserer Datenprozesse (z.B. Scheduling/Abhängigkeiten, saubere Protokollierung (Logging) und Incident-Analyse)
- Du prüfst die Qualität unserer Daten und hilfst, Fehler frühzeitig zu erkennen
- Du arbeitest eng mit Fachabteilungen und Entwickler:innen zusammen
- Du dokumentierst Pipelines, Datenflüsse und Betriebsprozesse verständlich für das Team
Mit Deinen Qualifikationen überzeugst Du uns:
- Du hast ein abgeschlossenes Studium in (Wirtschafts-) Informatik, Data Science oder einem vergleichbaren Studiengang – oder eine vergleichbare Ausbildung mit technischem Schwerpunkt
- Du bringst sehr gute Python- und sehr gute SQL-Kenntnisse mit
- Du hast erste praktische Erfahrung mit Spark – alternativ mit Pandas – gesammelt und ein gutes Verständnis für die Verarbeitung von Big Data
- Idealerweise bringst Du bereits Erfahrung mit Datenmodellierung für Analytics sowie mit Git mit
- Du verfügst über sehr gute Deutsch- und gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift
DEINE BENEFITS AUF EINEN BLICK
- COME AS YOU ARE – Kein Dresscode, Zusammenarbeit auf Augenhöhe und echte Teamkultur.
- Flexibilität – Arbeitszeit passend zu Deiner Situation sowie Gleitzeit für mehr Freiheit im Alltag.
- Strukturierter Einstieg – Persönliche Betreuung und schnelle Integration ins Team ab dem ersten Tag.
- Verantwortung & Praxiserfahrung – Arbeite an realen Aufgaben und bring Deine Ideen aktiv ein.
- Modernes Arbeitsumfeld – Einzel- & Doppelbüros sowie ergonomische Arbeitsplätze für konzentriertes Arbeiten.
- Starkes Team – Direkter Austausch, Hilfsbereitschaft und gemeinsame Events wie Sommerfest & Weihnachtsfeier.
- Attraktive Extras – Corporate Benefits, kostenlose Getränke, gute Erreichbarkeit sowie Prämien & Zusatzleistungen.
(Junior) Data Analyst (m/w/d) Arbeitgeber: Cadenas
CADENAS in Augsburg bietet eine inspirierende Arbeitsumgebung, in der Du die Zukunft des Bauwesens aktiv mitgestalten kannst. Mit flexiblen Arbeitszeiten, 30 Tagen Urlaub und einem internationalen Team fördern wir Deine persönliche und berufliche Entwicklung. Unsere moderne Büroinfrastruktur und ein offenes, kollegiales Miteinander schaffen ideale Voraussetzungen für innovative Ideen und eine erfolgreiche Karriere.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so (Junior) Data Analyst (m/w/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 Cadenas 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 (Junior) Data Analyst (m/w/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 (Junior) Data Analyst (m/w/d) bei Cadenas gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Cadenas 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 Cadenas entscheidend sein!
