Auf einen Blick
- Aufgaben: Bereitstellung präziser Daten und Durchführung von prädiktiven Analysen für das Unternehmen.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen in München mit einem dynamischen Team.
- Vorteile: 28 Urlaubstage, persönliche Entwicklung und flexible Arbeitsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Regelmäßige Workshops und Networking-Events mit internationalen Kollegen.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft mit Daten und beeinflusse Millionen Nutzer monatlich.
- Qualifikationen: Mindestens 4 Jahre Erfahrung in der Datenanalyse und fortgeschrittene SQL-Kenntnisse.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 49500 - 60500 € pro Jahr.
- Deine Aufgaben
- Bereitstellung genauer und zeitnaher Daten für das gesamte Unternehmen
- Durchführung von predictive Analysen und cancellation forcasting
- Entwicklung und Einsatz prädiktiver Modelle
- Direkte Zusammenarbeit mit Stakeholdern zur Problemlösung und Priorisierung
- Verwaltung des gesamten Datenflusses: Sammlung, Extraktion, Bereinigung und Aggregation
- Erstellung und Pflege systematischer Berichte und Dashboards
- Durchführung komplexer Ad-hoc-Analysen und prädiktiver Analysen
- Zusammenarbeit mit den Teams für Data Engineering und Data Science
- Unser Tech-Stack
- Database: AWS Stack (Redshift, Athena, Glue, S3).
- Data Pipelines: Airflow, DBT.
- Data Visualization: Looker.
- Data Analytics: SQL, Python.
- Collaboration: Git
- Dein Profil
- Mindestens 4 Jahre Berufserfahrung in der Datenanalyse mit nachweislichen Erfolgen
- Erfahrung in der E-Commerce-Analyse von Vorteil
- Fortgeschrittene SQL-Kenntnisse, einschließlich ETL-Pipelines und Datenmodellierung
- Beherrschung einer strukturierten Programmiersprache (z. B. Python oder R)
- Fähigkeit, aus großen Datensätzen Erkenntnisse zu gewinnen und diese zu visualisieren
- Neugier und Leidenschaft für Big-Data-Lösungen und -Methoden
- Sehr gute Englisch und Deutschkenntnisse
- Deine Benefits
- Einfluss auf Millionen Nutzer unseres Produkts monatlich ausüben
- Verantwortungsvolles Wachstum von Beginn an
- Persönliche Weiterentwicklung durch: Regelmäßiges Feedback, Workshops, Wissensaustausch
- Persönliches Entwicklungsbudget plus 2 Extra-Tage für: Konferenzbesuche, Buchkäufe, Kurse und mehr
- Vernetzung mit internationalen, vielfältigen Kollegen: Bei der Arbeit, Bei regelmäßigen Events, 2 Bürotage pro Woche im Team
- Möglichkeit, bis zu 8 Wochen jährlich in anderen lokalen Büros zu arbeiten
- Großzügige Urlaubsregelung: 28 bezahlte Urlaubstage, Option auf bis zu 10 zusätzliche unbezahlte Urlaubstage, Rabatte auf firmeneigene Unterkünfte
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(Senior) Data Analyst (m/w/d) in München Arbeitgeber: DATA-DACH (merged with BAUMLINK)
Als Arbeitgeber bietet die Spezialbank für Zentralregulierung und Factoring eine dynamische und partnerschaftliche Arbeitsatmosphäre, in der Sie als Kreditanalystin (m/w/d) mit Branchenfokus nicht nur Verantwortung übernehmen, sondern auch aktiv zur Gestaltung von Kreditprozessen in einem zukunftsorientierten Finanzdienstleistungsumfeld beitragen können. Mit umfangreichen Einarbeitungsprogrammen, individuellen Fortbildungsmöglichkeiten und flexiblen Arbeitsmodellen unterstützt das Unternehmen Ihre persönliche und berufliche Entwicklung, während flache Hierarchien und ein starkes Teamgefühl eine angenehme Zusammenarbeit fördern.
Kontaktdaten:
DATA-DACH (merged with BAUMLINK) Recruiting-Team
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so (Senior) Data Analyst (m/w/d) in München 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 DATA-DACH (merged with BAUMLINK) 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 (Senior) Data Analyst (m/w/d) in München 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 (Senior) Data Analyst (m/w/d) in München bei DATA-DACH (merged with BAUMLINK) gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei DATA-DACH (merged with BAUMLINK) 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 DATA-DACH (merged with BAUMLINK) entscheidend sein!
