Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und verwalte Datenlösungen, Berichte und Analysen für das Unternehmen.
- Unternehmen: Einer der größten Versicherer in den USA mit über 10 Millionen Haushalten als Kunden.
- Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, umfassende Sozialleistungen und flexible Arbeitszeiten.
- Weitere Informationen: Dynamisches, inklusives Arbeitsumfeld mit hervorragenden Entwicklungsmöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Nutze deine analytischen Fähigkeiten, um echte Geschäftseinblicke zu liefern und Entscheidungen zu beeinflussen.
- Qualifikationen: Erfahrung mit SQL, Power BI und Datenanalyse erforderlich.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 55000 - 70000 € pro Jahr.
Unser Kunde ist einer der größten Versicherer der Vereinigten Staaten und bietet eine breite Palette von Versicherungs- und Finanzdienstleistungsprodukten mit einem Bruttobeitragsvolumen von über 25 Milliarden US-Dollar (P&C). Sie bedienen stolz mehr als 10 Millionen US-Haushalte mit über 19 Millionen individuellen Policen in allen 50 Bundesstaaten durch die Bemühungen von über 48.000 exklusiven und unabhängigen Agenten sowie fast 18.500 Mitarbeitern. Schließlich ist unser Kunde Teil einer der größten Versicherungsgruppen der Welt.
Wir suchen einen hochanalytischen und datengestützten Senior Information Delivery Analyst, um die Bereitstellung und das Management von Daten, Berichterstattung und Analyselösungen im gesamten Unternehmen zu unterstützen. In dieser Rolle arbeiten Sie mit funktionsübergreifenden Teams zusammen, um Geschäftsanforderungen zu sammeln, Berichterstattungslösungen zu entwickeln und sicherzustellen, dass Informationsbereitstellungssysteme genau, skalierbar und auf die Geschäftsziele abgestimmt sind. Der ideale Kandidat verfügt über starke SQL- und Power BI-Kenntnisse, die Fähigkeit, Daten zu analysieren, skalierbare Berichterstattungslösungen zu erstellen und Erkenntnisse in klare Geschäftsempfehlungen zu übersetzen. Starke analytische Denkweise, Datenstorytelling und Geschäftswissen sind für den Erfolg in dieser Rolle unerlässlich. Diese Rolle erfordert starke Kommunikationsfähigkeiten, die Fähigkeit, komplexe Daten in bedeutungsvolle Erkenntnisse zu übersetzen, und die Fähigkeit, unabhängig zu arbeiten, während Sie sowohl mit technischen als auch mit geschäftlichen Stakeholdern zusammenarbeiten.
Was Sie tun werden:
- Entwerfen, Erstellen und Warten von Berichten, Dashboards und Business-Intelligence-Lösungen mit Power BI, Tableau und anderen Reporting-Tools
- Unterstützen von geführten Analysen, eingebetteten Analysen und Daten-als-Service-Funktionen zur Verbesserung der Geschäftsentscheidungsfindung
- Durchführen von explorativen Datenanalysen (EDA), um Trends, Erkenntnisse und Chancen zu identifizieren
- Zusammenarbeiten mit funktionsübergreifenden Teams, um Geschäftsziele zu verstehen und Berichtsanforderungen zu definieren
- Daten aus mehreren Quellen sammeln, bereinigen, transformieren und in kohärente Datensätze integrieren
- Sicherstellen der Datenqualität, Konsistenz und Zuverlässigkeit durch Datenvalidierung und Qualitätsprüfungen
- Fehlerbehebung und Lösung von Problemen mit Datenintegrität und Berichterstattung in Zusammenarbeit mit IT, Daten-Governance und Data Engineering-Teams
- Übersetzen komplexer Datenbefunde in klare und umsetzbare Erkenntnisse für Geschäftsstakeholder
- Unterstützen der Einführung von Self-Service-Bericht- und Analyselösungen im gesamten Unternehmen
- Optimieren und Verbessern von Datenpipelines, Berichterstattungsprozessen und Dashboard-Funktionalitäten
- Über aktuelle Reporting-, Visualisierungs- und Analysetechnologien sowie Best Practices informiert bleiben
- Informelle Mentorship und Anleitung für weniger erfahrene Teammitglieder bieten, wenn nötig
- Dokumentieren von Berichtsprozessen, Methoden und technischen Anforderungen zur Unterstützung laufender Verbesserungen
Anforderungen:
- Starke Erfahrung im Erstellen von Dashboards und Berichten mit Power BI und Tableau
- Kenntnisse in SQL und Snowflake für Datenextraktion, -transformation und -analyse
- Erfahrung in der Durchführung von explorativen Datenanalysen (EDA) und im Umgang mit großen Datensätzen
- Starkes Verständnis der besten Praktiken der Datenvisualisierung und Analysemethoden
- Fähigkeit, komplexe Dateninsights klar an technische und nicht-technische Zielgruppen zu kommunizieren
- Starke analytische, problemlösende und kritische Denkfähigkeiten
- Erfahrung in der Zusammenarbeit mit funktionsübergreifenden Teams, einschließlich IT, Daten-Governance und Data Engineering
- Starke organisatorische und Zeitmanagementfähigkeiten mit der Fähigkeit, mehrere Prioritäten zu verwalten
- Bevorzugter Bachelor-Abschluss in Data Science, Statistik, Mathematik, Business Analytics oder einem verwandten Bereich. Entsprechende Berufserfahrung kann anstelle eines Abschlusses berücksichtigt werden.
Vorteile:
- Wettbewerbsfähiges Gehalt und leistungsbasierte Boni
- Umfassendes Leistungspaket
- Karriereentwicklung und Schulungsmöglichkeiten
- Flexible Arbeitsbedingungen
- Dynamische und inklusive Unternehmenskultur innerhalb einer weltweit renommierten Gruppe
- Private Kranken- und Zahnversicherung
- Pensionsplan
- Essensgutscheine
- Lebensversicherung
Bitte beachten Sie: Lebensläufe müssen in Englisch eingereicht werden. Bewerbungen in anderen Sprachen werden nicht berücksichtigt.
FBS - Senior Information Delivery Analyst (data) Arbeitgeber: Capgemini
Capgemini ist ein hervorragender Arbeitgeber, der Ihnen die Möglichkeit bietet, Ihre Karriere aktiv zu gestalten und in einem unterstützenden, globalen Team zu arbeiten. Mit einem Fokus auf kontinuierliches Lernen, flexiblen Arbeitsmodellen und einer inklusiven Unternehmenskultur fördert Capgemini nicht nur Ihre persönliche und berufliche Entwicklung, sondern bietet auch attraktive Zusatzleistungen wie 5 Wochen Urlaub und ein Fitness-Abonnement. Werden Sie Teil eines innovativen Unternehmens, das an der Spitze der technologischen Transformation steht und sich für eine nachhaltige Zukunft einsetzt.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so FBS - Senior Information Delivery Analyst (data) 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 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 FBS - Senior Information Delivery Analyst (data) 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 FBS - Senior Information Delivery Analyst (data) bei Capgemini gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Capgemini 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 entscheidend sein!
