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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Analysiere Daten und liefere Insights für innovative Bankprodukte im Business Intelligence Team.
- Arbeitgeber: Die DKB ist ein vielfältiges Unternehmen, das Chancengleichheit fördert.
- Mitarbeitervorteile: Attraktive Vergütung, flexibles Arbeiten und individuelle Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Werde Teil eines agilen Teams und gestalte die Zukunft des Bankings mit Daten.
- Gewünschte Qualifikationen: Abschluss in einem quantitativen Studiengang und Erfahrung als Data Analyst*in.
- Andere Informationen: Duz-Kultur, keine Dresscode und zahlreiche Gesundheitsangebote.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 36000 - 60000 € pro Jahr.
Du arbeitest im Bereich Business Intelligence in einem interdisziplinären Team von Expert*innen und versorgst dort als Data Analyst*in die Facheinheiten mit relevanten Daten und Insights. Dein Team setzt die fachlichen Anforderungen des Bereichs Privatkunden um, der für Produktentwicklungen, Vertrieb und technische Weiterentwicklung von Bankprodukten wie Girokonten, Brokerage und Darlehen zuständig ist.
Du bist Sparringspartner*in für den*die Product Owner*in und führst Workshops zur Auftragsklärung und Anforderungsspezifikation durch. Du analysierst DKB-interne und externe Datenquellen und definierst/implementierst fachliche Regeln/Logik für eine Datenintegration in der Cloud Data Platform. Du schlägst die Brücke zwischen Anforderungen aus dem Business und der technischen Implementierung, begleitest die Umsetzung und testest neue Artefakte auf Herz und Nieren.
Du kooperierst eng mit unseren Data Engineers und mit Expert*innen zu den Themen Datenarchitektur, Datenmodellierung, Data Governance, Datenqualität und Datenschutz. Du nutzt einen modernen Toolstack und arbeitest in einem agilen Setup. Du bringst dich aktiv in unsere Data Analyst Community ein, teilst dein Wissen und bleibst immer up to date.
Dein Profil
- Du hast einen Abschluss in (Wirtschafts-)Informatik, Statistik, Mathematik, Wirtschaftswissenschaften oder einem vergleichbaren quantitativen Studiengang und bringst bereits relevante Berufserfahrung als Data Analyst*in mit.
- Mit deinen Erfahrungen im Anforderungsmanagement und deinen starken analytischen Fähigkeiten kannst du komplexe Anforderungen verstehen, priorisieren und sie im Team lösen.
- Sehr gute Kenntnisse in SQL, Python, BI Tools (MicroStrategy, PowerBI) und Git bringst du mit.
- Data Vault, 3NF und Redshift sowie Jira und Confluence sind keine Fremdwörter für dich.
- Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse.
Die DKB steht für Vielfalt und Chancengerechtigkeit. Egal, woher du kommst, wie alt du bist, welches Geschlecht, welche Genderidentität, sexuelle Orientierung oder Religion du hast, ob mit oder ohne Behinderung - wir freuen uns auf deine Bewerbung!
Deine Benefits und mehr
- Attraktive Vergütung (tariflich oder außertariflich).
- Flexibles und mobiles Arbeiten – temporär auch im EU-Ausland.
- Du hast die Wahl: Benefits Pass, Jobticket oder Jobrad.
- Individuelle Qualifizierungsmöglichkeiten.
- Duz-Kultur und kein Dresscode.
- Externe Mitarbeitendenberatung.
- Angebote zum Gesundbleiben.
- Weitere Extras wie z.B. betriebliche Altersvorsorge und Versicherungsschutz.
Du möchtest mehr zur DKB erfahren? Dann schau auf unserer Karriereseite vorbei.
Data Analyst - Retail Banking (m/w/d) Arbeitgeber: Deutsche Kreditbank Aktiengesellschaft
Kontaktperson:
Deutsche Kreditbank Aktiengesellschaft HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Data Analyst - Retail Banking (m/w/d)
✨Tipp Nummer 1
Netzwerken ist der Schlüssel! Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit Leuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Frag nach Insights und Tipps – oft ergeben sich so die besten Jobchancen!
✨Tipp Nummer 2
Bereite dich auf Vorstellungsgespräche vor, indem du typische Fragen für Data Analysten übst. Zeig, dass du nicht nur die technischen Skills hast, sondern auch die Fähigkeit, komplexe Daten verständlich zu kommunizieren.
✨Tipp Nummer 3
Sei proaktiv! Wenn du eine interessante Stelle siehst, bewirb dich direkt über unsere Website. Warte nicht darauf, dass die perfekte Gelegenheit zu dir kommt – mach den ersten Schritt!
✨Tipp Nummer 4
Bleib am Puls der Zeit! Informiere dich über aktuelle Trends im Bereich Business Intelligence und Data Analytics. Das zeigt dein Engagement und kann dir einen Vorteil im Auswahlprozess verschaffen.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Data Analyst - Retail Banking (m/w/d)
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Mach es persönlich!: Zeig uns, wer du bist! Verwende in deinem Anschreiben eine persönliche Ansprache und erzähle uns, warum du genau zu uns und der Position als Data Analyst*in im Bereich Retail Banking passt.
Betone deine Skills: Stell sicher, dass du deine Kenntnisse in SQL, Python und BI-Tools klar hervorhebst. Wir wollen sehen, wie du diese Tools in der Praxis eingesetzt hast und welche Erfolge du damit erzielt hast.
Sei konkret: Gib uns konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Berufserfahrung. Erkläre, wie du komplexe Anforderungen analysiert und gelöst hast. Das zeigt uns, dass du die Herausforderungen in unserem interdisziplinären Team meistern kannst.
Bewirb dich über unsere Website: Vergiss nicht, dich direkt über unsere Karriereseite zu bewerben! So stellst du sicher, dass deine Bewerbung schnell bei uns landet und wir sie zügig bearbeiten können.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Deutsche Kreditbank Aktiengesellschaft vorbereitest
✨Verstehe die Anforderungen
Mach dir vor dem Interview ein klares Bild von den Anforderungen der Stelle. Lies die Jobbeschreibung gründlich durch und überlege, wie deine Erfahrungen und Fähigkeiten dazu passen. Bereite konkrete Beispiele vor, die zeigen, wie du in der Vergangenheit ähnliche Herausforderungen gemeistert hast.
✨Technische Skills auffrischen
Da du als Data Analyst*in mit Tools wie SQL, Python und BI-Tools arbeitest, solltest du deine Kenntnisse in diesen Bereichen auffrischen. Überlege dir, welche spezifischen Projekte oder Analysen du in der Vergangenheit durchgeführt hast und sei bereit, darüber zu sprechen. Zeige, dass du die technischen Aspekte der Rolle verstehst.
✨Fragen vorbereiten
Bereite einige Fragen vor, die du dem Interviewer stellen kannst. Das zeigt dein Interesse an der Position und hilft dir, mehr über das Team und die Unternehmenskultur zu erfahren. Fragen zu den aktuellen Projekten im Bereich Business Intelligence oder zur Zusammenarbeit mit Data Engineers sind immer gut!
✨Agile Methoden verstehen
Da das Unternehmen in einem agilen Setup arbeitet, ist es wichtig, dass du ein grundlegendes Verständnis für agile Methoden hast. Informiere dich über Scrum oder Kanban und überlege, wie du in einem solchen Umfeld arbeiten würdest. Das zeigt, dass du dich schnell anpassen kannst und bereit bist, im Team zu arbeiten.