Auf einen Blick
- Aufgaben: Analysiere Daten und entwickle Dashboards, um Geschäftsentscheidungen zu unterstützen.
- Unternehmen: ComputerCare, ein innovatives Unternehmen mit Fokus auf Datenanalyse.
- Vorteile: Umfassende Gesundheitsleistungen, 401(k) mit Arbeitgeberbeitrag und kostenlose Coursera-Zertifikate.
- Weitere Informationen: Flexible Arbeitsumgebung mit großartigen Entwicklungsmöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Werde Teil eines dynamischen Teams und forme die Zukunft der Datenanalyse.
- Qualifikationen: 2-4 Jahre Erfahrung in Datenanalyse und -engineering, starke SQL-Kenntnisse.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Overview
Computer Care is looking for a data-focused Analyst to help build and scale our data capabilities.
This role offers hands-on experience with business operations, technology, and data systems, while showing how data supports engineering, operations, and customer outcomes.
In this role, you’ll work closely with leadership and cross-functional teams to turn data into actionable insights.
You’ll assist with reporting, dashboard creation, data quality initiatives, and analysis that improves inventory management, operational efficiency, and customer outcomes.
This position is ideal for someone who enjoys data, wants to develop technical skills, and is excited to learn how analytics support operational excellence and engineering-focused environments.
Responsibilities
- Understand the Architecture: Maintain, optimize, and scale our Snowflake data warehouse and ETL/ELT pipelines.
- Expand Integrations: Connect new and existing data sources (Net Suite, Jira, custom portals, etc.) ensuring robust, clean, and reliable data ingestion.
- Drive Business Intelligence: Own our BI layer (currently utilizing HEX), with the opportunity to evaluate and migrate to tools like Tableau or Looker as we scale.
- Partner with Leadership: Work hand-in-hand with the COO to translate operational goals into data models, dashboards, and actionable insights.
- Ensure Data Integrity: Act as the gatekeeper of data quality, establish governance, document data models, and ensure a reliable source of truth.
- Experiment & Innovate: Stay creative; suggest new tools, test experimental models, and continually look for better ways to solve problems.
- Cross-Functional
Partnership: Act as the primary data consultant for operations, finance, and engineering leaders; translate real-world challenges into data models and automated dashboards.
- The "Hybrid" Professional: Work at the intersection of Data Engineering (pipelines, data modeling) and Data Analytics (BI, dashboards, storytelling with data).
- Meticulous & Detail-Oriented: Prioritize clean code, accurate numbers, and reliable pipelines; data integrity is essential.
- An Entrepreneurial Builder: Be prepared to build from scratch, take ownership, and work in a fast-moving environment.
- Curious & Adaptive: Continuously learn, explore new technologies, and pivot to better solutions when needed.
- A High-Impact Communicator: Communicate with data users across roles to understand pain points and deliver solutions that make their jobs easier.
Qualifications
- Experience: 2-4+ years in data engineering and analytics; experience as a solo practitioner or early-stage team member is a plus.
- Cloud Data Warehousing: Strong, hands-on experience with Snowflake (architecture, performance tuning, optimization).
- SQL & Pipeline Mastery: Advanced SQL skills; experience with integration/ETL tools (Celigo, Fivetran, dbt, or custom API scripting) is valued.
- BI & Visualization: Experience building impactful dashboards. Familiarity with HEX is a plus; experience with Tableau, Power BI, or Looker is required.
- Ecosystem Familiarity: Data from ERPs (Net Suite), project management tools (Jira), and custom web applications.
Benefits
- Comprehensive Medical, Dental, and Vision plans
- 401(k) with employer match
- Company-paid Life Insurance, plus HSA & FSA options
- Employee Assistance Program (EAP)
- Adoption Assistance
- Commuter Benefits
- Free Coursera Professional Certifications
- Generous vacation & sick time, plus paid time off to give back to the community
At Computer Care, we welcome passionate individuals who have the unrestricted right to work in the United States, including natural citizens and Green Card holders.
Computer Care is proud to be an Equal Opportunity and Affirmative Action employer.
We do not discriminate based upon race, religion, color, national origin, sex, sexual orientation, gender, age, veteran status, disability, or other legally protected characteristics.
We also consider qualified applicants with criminal histories, consistent with applicable federal, state and local law.
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Data Analyst Arbeitgeber: Computercare
ComputerCare ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern die Möglichkeit bietet, in einem dynamischen und technologiegetriebenen Umfeld zu wachsen. Mit umfassenden Leistungen wie medizinischer Versorgung, 401(k)-Plänen mit Arbeitgeberbeiträgen und großzügigen Urlaubszeiten fördert das Unternehmen eine positive Arbeitskultur, die auf Zusammenarbeit und Innovation ausgerichtet ist. Hier haben Sie die Chance, Ihre technischen Fähigkeiten weiterzuentwickeln und aktiv zur Verbesserung von Geschäftsabläufen und Kundenergebnissen beizutragen.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Data 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 Computercare 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 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 Computercare gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Computercare 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 Computercare entscheidend sein!
