Auf einen Blick
- Aufgaben: Analysiere Daten und entwickle wichtige Kennzahlen zur Optimierung der Geschäftsprozesse.
- Unternehmen: Capgemini Engineering, führend in Ingenieurdienstleistungen mit globalem Team.
- Vorteile: Hybrides Arbeiten, 5 Wochen Urlaub, Fitnesszuschuss und umfangreiche Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Vielfältige Teams fördern Innovation und Zusammenarbeit.
- Warum dieser Job: Gestalte innovative Lösungen und arbeite an spannenden Projekten in einem dynamischen Umfeld.
- Qualifikationen: Abschluss in Data Science oder Informatik und Kenntnisse in Python, SQL und Tableau.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 49500 - 60500 € pro Jahr.
Nous recherchons un Data Analyst (H/F) dont la mission principale sera la récolte, l'analyse et l'interprétation des données afin d’élaborer les indicateurs qui permettront d'améliorer le pilotage des actions du service Gestion (Supply Chain) du site mais aussi une contribution forte sur les autres services.
Activités
- Contribuer activement à différentes initiatives du site en établissant les indicateurs clés.
- Récupérer puis traiter des données issues de sources variées telles que ERP, PLM, MES, LES, ou directement des équipements.
- Présenter les résultats analysés en utilisant des outils de visualisation de données pour faciliter la compréhension.
- Comprendre les problématiques Métier et les traduire de manière analytique.
- Collaborer avec le département informatique pour automatiser le traitement des flux de données.
- Optimiser les outils d’analyses et de pilotage existants.
- Garder une veille technologique active sur les nouveaux outils et méthodes d'analyse de données.
- Collaboration multisite avec l’ensemble des data Rolex au sein du réseau Reporting.
Profil
- Diplôme d'ingénieur HES, EPF en Data, informatique ou équivalent.
- Connaissances des outils de traitement et d’analyse de données (Python, SQL, Dataiku, Tableau PREP, Snowflake), de visualisation (TABLEAU) et base de données.
- Fortes compétences organisationnelles et autonomie.
- Capacité de vulgarisation essentielle et capacité d'adaptation aux différents interlocuteurs.
- Aisance relationnelle, écoute, capacité de synthèse.
Entregent et forte capacité à communiquer avec différents niveaux hiérarchiques.
QU'EST-CE QUE TU VAS AIMER DANS TON TRAVAIL ICI ?
- Dans notre académie d'ingénierie, vous aurez accès à plus de 60 000 heures de formation de classe mondiale – conçues pour stimuler votre croissance dès le premier jour. Que vous vous plongiez dans l'IA générative, la data science ou la durabilité, notre campus numérique soutient votre parcours d'apprentissage à chaque étape du parcours.
- Profitez des avantages du travail hybride, offrant flexibilité et garantissant un équilibre vie professionnelle/vie privée.
- Exploiter la force d'équipes diversifiées, favorisant l'innovation et la collaboration inclusive.
- Nous proposons des avantages supplémentaires tels que 5 semaines de vacances, une prime de recommandation d'employés, un programme de partages d'entreprise et une contribution annuelle à un abonnement de fitness.
Capgemini Suisse est un employeur offrant l'égalité des chances. Nous promouvons l'égalité et la dignité dans tous les aspects du recrutement et de l'emploi, et toutes les offres d'emploi et promotions sont faites sur la base de la performance, de la compétence et des capacités.
Data Analyst in Genève Arbeitgeber: Capgemini Engineering
Die Capgemini Engineering Service GmbH bietet ein inspirierendes Arbeitsumfeld in München, das auf kontinuierliche Weiterbildung und persönliche Entwicklung setzt. Mit flexiblen Arbeitszeiten und der Möglichkeit, in einem diversen Team zu arbeiten, fördert das Unternehmen eine Kultur der Zusammenarbeit und Innovation. Hier hast du die Chance, an bedeutenden Projekten mitzuwirken und deine Karriere in einem globalen Unternehmen mit einer über 55-jährigen Geschichte voranzutreiben.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Data Analyst in Genève 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 Capgemini Engineering 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 in Genève 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 Capgemini Engineering gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Capgemini Engineering 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 Capgemini Engineering entscheidend sein!
