Data Analyst (m/w/d)

Data Analyst (m/w/d)

Böblingen Vollzeit Homeoffice (teilweise)
DIS
Sie möchten mit Daten echten Mehrwert schaffen und datenbasierte Entscheidungen aktiv mitgestalten? Sie suchen eine Rolle, in der Sie Business und Technologie miteinander verbinden können? Wir bei der DIS AG suchen derzeit für einen international agierenden Kunden einen erfahrenen Data Analyst (m/w/d) für den Standort Böblingen! In dieser Rolle verbinden Sie technisches Know-how mit betriebswirtschaftlichem Verständnis und treiben die Analyse, Strukturierung und Nutzung von Daten auf globaler Ebene voran. Als zentrale Schnittstelle agierst du zwischen Fachbereichen und IT und gestaltest datengetriebene Lösungen aktiv mit. Ihre Aufgaben Analyse von Geschäftsanforderungen und Übersetzung in technische Spezifikationen Durchführung von Workshops sowie enge Zusammenarbeit mit internationalen Stakeholdern Analyse, Strukturierung und Qualitätssicherung von Daten aus verschiedenen Quellsystemen Erstellung von Datenmodellen, Datenflüssen und Mapping-Logiken Enge Abstimmung mit Data Engineers, Architekten und BI-Teams zur Umsetzung Unterstützung von Testing (UAT), Releases sowie kontinuierlicher Optimierung von Datenprozessen Ihr Profil Abgeschlossenes Bachelor- oder Masterstudium in Informatik, Wirtschaftswissenschaften, Ingenieurwesen oder Betriebswirtschaftslehre Mehrjährige Erfahrung (ca. 5–8 Jahre) als Data-, Business- oder Technical Business Analyst Fundierte Kenntnisse in Datenanalyse, Datenmodellierung und Datenbanken (z. B. SQL) Erfahrung mit BI-Tools (z. B. Power BI) sowie idealerweise Azure und Jira/Confluence Verständnis für End-to-End-Datenprozesse und deren Einfluss auf Geschäftsabläufe Analytisches Denkvermögen sowie strukturierte und lösungsorientierte Arbeitsweise Fließende Englischkenntnisse in Wort und Schrift Starke Kommunikationsfähigkeit mit Stakeholdern im internationalen Umfeld Ihre Vorteile Attraktives Gehaltspaket Flexible Arbeitszeiten und Möglichkeit zum mobilen Arbeiten Weiterbildungs- und Entwicklungsmöglichkeiten Perspektive auf Übernahme in einem stabilen und schnellwachsenden Unternehmen Modern ausgestatteter Arbeitsplatz Interessiert? Bei uns wird Ihr Berufsweg zum persönlichen Walk of Fame – wir bieten Ihnen spannende Perspektiven in den Bereichen Assistenz & Sekretariat, Marketing, Vertrieb, HR sowie Einkauf & Logistik. Jetzt auf "Zur Arbeitgeber-Website" klicken! Wir freuen uns über die Bewerbung von Menschen, die zur Vielfalt unseres Unternehmens beitragen. Kontakt zu uns Franziska Hindemitt franziska.hindemitt@dis-ag.com +49 341 1406835
DIS

Kontaktdaten:

DIS Recruiting-Team

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Wir sind der Meinung, dass Sie so Data Analyst (m/w/d) 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 DIS 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 (m/w/d) mit Bravour zu bestehen

Datenanalyse
Datenmodellierung
Datenbanken (z. B. SQL)
BI-Tools (z. B. Power BI)
Azure
Jira/Confluence
Analytisches Denkvermögen

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 (m/w/d) bei DIS gut geeignet bist.

Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei DIS 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 DIS entscheidend sein!