Auf einen Blick
- Aufgaben: Analysiere Daten und entwickle aussagekräftige Dashboards mit Power BI.
- Unternehmen: Innovative digitale Agentur, die Daten, Technologie und Kreativität vereint.
- Vorteile: Umfassende Gesundheitsleistungen, 401(k), flexible Arbeitszeiten und berufliche Entwicklung.
- Weitere Informationen: Dynamisches Team mit Fokus auf Innovation und persönlichem Wachstum.
- Warum dieser Job: Gestalte datenbasierte Entscheidungen und beeinflusse die Geschäftsergebnisse direkt.
- Qualifikationen: Erfahrung in Datenanalyse und Power BI-Entwicklung erforderlich.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
OneMagnify ist eine KI-native, plattformgestützte B2B-Digitalagentur, die an der Schnittstelle von Daten, Technologie und Kreativität tätig ist. Wir helfen komplexen Organisationen, messbare Geschäftsergebnisse zu erzielen, indem wir intelligentere Kundenerlebnisse schaffen und hochintegrierte Lösungen in den Bereichen Digital, Medien und Technologie bereitstellen. Durch die Kombination von tiefem Branchenwissen mit fortschrittlicher Analytik und künstlicher Intelligenz ermöglichen wir unseren Kunden, bessere Entscheidungen zu treffen, schneller zu handeln und effektiver in dynamischen Märkten zu konkurrieren.
Der Data Analyst ist verantwortlich für die Entwicklung und Bereitstellung hochwertiger analytischer Erkenntnisse, die die Geschäftsentscheidungen unterstützen. Dies umfasst eine Vielzahl von Ergebnissen wie Verkaufs- und Leistungsberichte, Kampagnen- und Marketinganalysen, Händler- und Kundenanalysen sowie die Erstellung von Dashboards und Datenvisualisierungen, um eine klare und effektive Nutzung von Daten zu ermöglichen.
Die Auswirkungen, die Sie haben werden: In dieser Rolle führen Sie sowohl strategische als auch ad-hoc Analysen durch, um die Gesamtgeschäftsstrategie zu unterstützen, tägliche Entscheidungen zu informieren und tiefere Einblicke in das Kundenverhalten, die Marketingeffektivität und die Geschäftstrendleistungen zu geben, sowohl historisch als auch zukunftsorientiert. Sie arbeiten eng mit den Geschäftsinteressengruppen zusammen, um analytische Bedürfnisse zu identifizieren, wichtige Herausforderungen zu verstehen und Geschäftsfragen in umsetzbare Erkenntnisse zu übersetzen, während Sie mit Daten- und Analytikteams zusammenarbeiten, um wirkungsvolle Ergebnisse zu liefern.
Was Sie tun werden:
- Als Fachexperte für Power BI der Organisation fungieren, Enterprise-Dashboards, Berichte und Datenmodelle entwerfen, entwickeln und optimieren, die kritische Geschäftsentscheidungen unterstützen.
- Best Practices, Governance-Standards und Reporting-Rahmen für Power BI etablieren, um Konsistenz, Skalierbarkeit und Datenqualität in allen Geschäftsberichten sicherzustellen.
- Anforderungsaufnahme-Sitzungen mit Stakeholdern leiten, um komplexe Geschäftsbedürfnisse in intuitive Power BI-Dashboards und Self-Service-Analyselösungen zu übersetzen.
- Die Leistung von Power BI durch fortgeschrittenes Datenmodellieren, DAX-Berechnungen, Berichtstuning und effiziente Integration mit BigQuery und anderen Datenquellen optimieren.
- Verkaufs-, Marketing- und Geschäftsleistungsberichte durch fortgeschrittene Power BI-Dashboards, Datenmodelle und Visualisierungen entwickeln und bereitstellen, die Self-Service-Analysen und datengestützte Entscheidungsfindung ermöglichen.
- Kampagnenleistung, Kundenverhalten und Geschäftstrends analysieren, um umsetzbare Erkenntnisse und Empfehlungen zu generieren.
- Große Datensätze mit Tools wie SQL, BigQuery und Alteryx abfragen, manipulieren und automatisieren, um eine genaue und effiziente Datenverarbeitung sicherzustellen.
- Leistungskennzahlen und Reporting-Rahmen für Service-, Kunden- und Programmanalysen aufbauen und pflegen.
- Ergebnisse und Erkenntnisse durch klare Visualisierungen, Berichte und Präsentationen sowohl technischen als auch nicht-technischen Zielgruppen präsentieren, während Sie mit multifunktionalen Teams zusammenarbeiten.
- Moderne Cloud-Umgebungen, insbesondere Google Cloud Platform (GCP) und Big Query, nutzen, um großangelegte Datenoperationen zu verwalten.
- Datenqualitätsprobleme proaktiv identifizieren und lösen, indem Sie mit Geschäftsinhabern zusammenarbeiten, um Probleme an der Quelle zu beheben, anstatt nur Symptome zu verwalten.
- Technische Lösungskonzepte in klare, einfache Erzählungen übersetzen, die den Kunden und internen Teams helfen, das „Warum“ hinter den Zahlen zu verstehen.
- Skripte und automatisierte Workflows entwickeln, um manuelle Berichterstattung zu ersetzen und die Geschwindigkeit und Genauigkeit unserer analytischen Lieferung zu erhöhen.
- Neue Technologien kontinuierlich bewerten und übernehmen, um unseren Analyse-Stack effizient und zukunftsorientiert zu halten.
- Mit Strategie- und Lieferteams zusammenarbeiten, um Ihre analytischen Ergebnisse mit den breiteren Geschäftszielen und sich entwickelnden Bedürfnissen des Kunden in Einklang zu bringen.
- An kundenorientierten Statusbesprechungen teilnehmen, technische Klarheit und Fortschrittsupdates bereitstellen, die Vertrauen und Projektmomentum aufbauen.
- Innerhalb eines verteilten Teams arbeiten, um hohe Standards für Genauigkeit und Qualität über verschiedene Zeitzonen und Projektphasen hinweg aufrechtzuerhalten.
Was Sie benötigen:
- Ein Abschluss in einem quantitativen Bereich (Statistik, Mathematik, Informatik, Wirtschaft, Physik) oder gleichwertige technische Erfahrung.
- Mindestens 2 Jahre Erfahrung in der Datenanalyse mit nachweislicher Erfolgsbilanz in Datenaufbereitung, Modellierung und Messung.
- 2-4 Jahre praktische Erfahrung in der Power BI-Entwicklung mit nachweislicher Erfolgsbilanz beim Aufbau von Dashboards auf Führungsebene, KPI-Rahmen und skalierbaren Reporting-Lösungen.
- Erfahrung in der Entwicklung und Pflege von Unternehmensberichterstattungslösungen, KPI-Rahmen und Geschäftsleistungsdashboards innerhalb von Power BI.
- Hintergrund in der Finanzanalytik oder Erfahrung in integrierten Marketing-, Digitalagentur- oder Beratungsumgebungen.
- Starke Kommunikationsfähigkeiten mit der Fähigkeit, komplexe Datenkonzepte nicht-technischen Kollegen und Führungskräften zu erklären.
- Einfallsreich und schnell lernend, mit der Fähigkeit, effizient neue Fachgebiete zu suchen, zu lernen und anzuwenden, wenn nötig.
- Hohe Selbstmotivation, mit der Fähigkeit, unabhängig zu arbeiten und zusammenzuarbeiten.
- Starke mündliche und schriftliche Kommunikationsfähigkeiten (Englisch).
- Strategisches und klares Denken, um diskrete und komplexe Ideen zu übersetzen, um Ergebnisse zu erzielen.
- Aufmerksamkeit für Details mit dem starken Ziel, gemeinsame Standards umzusetzen.
- Exzellente Datenaufbereitungsfähigkeiten - Fähigkeit, Daten abzufragen, zu verbinden, zu manipulieren (z.B. neue Variablen nach Bedarf zu erstellen), Prozesse zu automatisieren.
- Erfahrung in der Analyse von Geschäfts- und Marketingprogrammleistungen (z.B. Reaktion, Verkäufe, inkrementelle Verkäufe, Nettogewinn, Kundenprofilierung).
- Expertenniveau in Power BI, einschließlich fortgeschrittener Dashboard-Entwicklung, Datenmodellierung, DAX, Berichtoptimierung, Workspace-Management, Sicherheitsimplementierung und Best-Practice-Governance.
- Starkes Wissen in SQL, BigQuery, Alteryx, GCP, Qlik, KI-Tools und Microsoft Office.
Zukunftsorientierte Fähigkeiten (wünschenswert):
- Vertrautheit mit Automobilservices, Fahrzeugverkäufen, Teilegeschäft, Abonnementdiensten, Loyalitätsprogrammdaten usw. (nicht erforderlich).
- Erfahrung im direkten Kontakt mit Kunden, um Geschäftsbedürfnisse zu verstehen und Ergebnisse zu besprechen.
- Fähigkeit, Ergebnisse für den geschäftlichen Gebrauch zu organisieren und PowerPoints mit Grafiken und Erkenntnissen zu erstellen.
- Kenntnisse in Python oder R für fortgeschrittene statistische Modellierung oder Prozessautomatisierung.
Vorteile: Wir glauben, dass großartige Arbeit entsteht, wenn Menschen die Unterstützung und Flexibilität haben, die sie benötigen, um zu gedeihen. Unsere Vorteile umfassen medizinische, zahnärztliche und augenärztliche Versorgung, einen 401(k)-Rentenplan, bezahlte Feiertage und Flexible Freizeit (FTO), damit Sie sich bei Bedarf erholen können. Wir bieten auch zusätzliche Programme, die sich auf Wellness, finanzielle Sicherheit und berufliches Wachstum konzentrieren. Wir sind ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit bietet. Wir glauben, dass innovative Ideen und Lösungen mit einzigartigen Perspektiven beginnen. Deshalb setzen wir uns dafür ein, jedem Mitarbeiter einen Arbeitsplatz zu bieten, der frei von Diskriminierung und Intoleranz ist. Wir sind stolz darauf, ein Arbeitgeber zu sein, der Chancengleichheit bietet, und suchen aktiv nach gleichgesinnten Menschen, die unserem Team beitreten. Wir werden sicherstellen, dass Personen mit Behinderungen angemessene Vorkehrungen erhalten, um am Bewerbungs- oder Interviewprozess teilzunehmen, um Arbeitsfunktionen auszuführen und um die Vorteile und Privilegien der Beschäftigung zu erhalten. Bitte kontaktieren Sie uns, um eine Unterkunft zu beantragen.
Data Analyst Arbeitgeber: Dormont Manufacturing Co
Dormont Manufacturing Co ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern in Genf die Möglichkeit bietet, an der Weiterentwicklung der SonarQube-Plattform zu arbeiten. Mit einer flexiblen Arbeitsweise, die sowohl Büro- als auch Remote-Tage umfasst, fördert das Unternehmen eine Kultur der Vielfalt und des kontinuierlichen Lernens, während es gleichzeitig spannende Wachstumschancen in einem dynamischen Umfeld bietet.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Data Analyst 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 Dormont Manufacturing Co 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 Dormont Manufacturing Co gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Dormont Manufacturing Co 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 Dormont Manufacturing Co entscheidend sein!