Auf einen Blick
- Aufgaben: Verwandle Rohdaten in strategische Vermögenswerte und optimiere die Beschaffung.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen im Bereich B2B-Commerce mit einem dynamischen Team.
- Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, Aktienoptionen, flexible Arbeitszeiten und umfassende Gesundheitsleistungen.
- Weitere Informationen: Wachstumsorientierte Umgebung mit hervorragenden Karrierechancen.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Beschaffung mit modernster Technologie und echten Auswirkungen.
- Qualifikationen: Abschluss in einem quantitativen Fachgebiet und Erfahrung in Datenmanagement.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 90000 - 110000 € pro Jahr.
Order.co ist das System für die Finanzabteilung, das die Art und Weise, wie Unternehmen einkaufen und bezahlen, in ein intuitives, B2C-ähnliches Einkaufserlebnis verwandelt. Order.co nutzt eingebettete KI-Agenten und finanzielle Produkte, um die Verbindung zwischen Unternehmen und ihren Anbietern neu zu gestalten. Endbenutzer genießen ein nahtloses, trainingsfreies Einkaufserlebnis, während Finanz- und Beschaffungsleiter eine einzige Plattform erhalten, um zu orchestrieren, wie das Unternehmen "arbeiten sollte". Das Ergebnis ist eine All-in-One-Lösung, die als Anziehungspunkt für Ausgaben und Daten dient und Beschaffungs- und Finanzabläufe von der Anforderung bis zur Abrechnung automatisiert und eliminiert.
Order.co ist an der Spitze des B2B Agentic Commerce und bereit, Marktführer bei der Schaffung eines vorhersehbaren, vorschreibenden und personalisierten Erlebnisses für Benutzer zu werden. Gegründet im Jahr 2016 und mit Hauptsitz in New York City, verwaltet Order.co fast eine halbe Milliarde an jährlichen Ausgaben über Hunderte von Kunden wie WeWork, SoulCycle, Lume und solidcore. Order.co hat 75 Millionen Dollar an Finanzierung von branchenführenden Investoren wie MIT, Stage 2 Capital, Rally Ventures, 645 Ventures und mehr erhalten. Order.co wurde stolz als "50 to Watch" von Spend Matters und als "Best Place to Work" von BuiltIn und Inc. Magazine ausgezeichnet.
Über die Rolle: Der Analyst für Datenstrategie und Beschaffungsoptimierung ist eine kritische, funktionsübergreifende Rolle, die dafür verantwortlich ist, Rohdaten in strategische Vermögenswerte umzuwandeln. Diese Rolle verbindet Datenverwaltung und finanzielle Optimierung, indem sie die Erstellung und Pflege einer "Single Source of Truth" (SSOT) für alle Produktkatalog- und Anbieterdaten sicherstellt und diese standardisierten Daten nutzt, um signifikante Kosteneinsparungen und Umsatzmöglichkeiten durch strategische Beschaffung zu erzielen. Der Analyst wird eng mit den Teams für Daten, Katalogeinrichtung und Anbieteroperationen zusammenarbeiten, um die Datenintegrität mit den Kernzielen des Unternehmens in Einklang zu bringen.
Hauptverantwortlichkeiten:
- Datenverwaltung und Beschaffungsintegration: Etablierung und Pflege der Single Source of Truth (SSOT) für Produktkatalogdaten durch Definition, Dokumentation und Durchsetzung organisatorischer Datenstandards.
- Integration konsolidierter Produkt-, Anbieter- und Transaktionsdaten zur Erstellung eines umfassenden Datenmodells, das speziell für fortgeschrittene Beschaffungsanalysen, Preisvergleiche und Substitutionslogik entwickelt wurde.
- Durchführung forensischer Datenanalysen über disparate Systeme, um Datenqualitätsprobleme zu identifizieren, zu priorisieren und zu lösen.
- Optimierung und finanzieller Einfluss: Proaktive Analyse von SSOT-Daten zur Aufdeckung strategischer Beschaffungs- und Kostensenkungsmöglichkeiten.
- Übersetzung von Datenanalysen in umsetzbare Finanzstrategien durch Zusammenarbeit mit den Teams für Anbieteroperationen und Kundenerfolg.
- Überwachung der finanziellen Auswirkungen und Erfolgskennzahlen von Produktwechselraten, erzielten Kosteneinsparungen und allgemeinen Verbesserungen der Datenqualität.
- Bereitstellung datengestützter Empfehlungen zum Produktlebenszyklusmanagement und zur Effizienz des Bestands basierend auf den SSOT-Metriken.
- Funktionsübergreifende Führung: Als Datenchampion und primärer Ansprechpartner zwischen den Teams in allen Angelegenheiten im Zusammenhang mit der Integrität und Nutzung von Produkt- und Preisdaten fungieren.
- Leitung funktionsübergreifender Arbeitsgruppen zur Erreichung eines Konsenses über Datendefinitionen und zur Standardisierung der Dateneingabe und -nutzung.
Anforderungen:
- Abschluss in einem verwandten quantitativen Bereich.
- 1-2 Jahre progressive Erfahrung im Datenmanagement oder in einer kombinierten Rolle mit Fokus auf Datenkonsolidierung und Beschaffungs-/Lieferkettenoptimierung.
- Erfahrung mit Produktinformationsmanagement (PIM), Master Data Management (MDM) oder Enterprise Resource Planning (ERP) Systemen.
- Expertenkenntnisse in SQL für komplexe Abfragen und Analysen.
- Starke praktische Erfahrung mit Datenbereinigungs-, Transformationswerkzeugen und ETL-Prozessen.
- Fortgeschrittene Fähigkeiten mit Business Intelligence (BI) Tools zur Gestaltung von Dashboards.
- Solides Verständnis von Datenmodellierung, Datenverwaltungsprinzipien und Datenbankdesign.
- Außergewöhnliche analytische und problemlösende Fähigkeiten mit einem starken Fokus auf Handlungen und finanzielle Ergebnisse.
- Exzellente Kommunikationsfähigkeiten zur effektiven Vermittlung komplexer Datenkonzepte.
- Hohe Eigenverantwortung, akribische Aufmerksamkeit für Details und Engagement für Datenqualität.
Was Sie erhalten:
- Ein wettbewerbsfähiges Vergütungspaket einschließlich Aktienoptionen.
- Arbeitgeberfinanzierte 401(k) mit Arbeitgeberbeitrag.
- Umfassende medizinische, zahnärztliche, visuelle und Wellness-Leistungen.
- Flexible Urlaubs- und Homeoffice-Richtlinien.
- Großzügige Urlaubsrichtlinien und Unterstützung für neue und aktuelle Eltern.
Das erwartete Jahresgehalt für diese Rolle liegt zwischen 90.000 und 110.000 USD. Die tatsächliche Vergütung und der Titel richten sich nach Erfahrung, Qualifikationen, Wissen und Fähigkeiten.
Data Strategy & Sourcing Analyst Arbeitgeber: Dormont Manufacturing Co
Order.co ist ein hervorragender Arbeitgeber, der eine innovative und dynamische Arbeitsumgebung in New York City bietet. Mit einem starken Fokus auf Mitarbeiterentwicklung und einer positiven Unternehmenskultur fördert Order.co das Wachstum seiner Angestellten durch kontinuierliche Weiterbildung und spannende Projekte im Bereich Datenstrategie und Beschaffungsoptimierung. Die attraktiven Benefits, einschließlich flexibler Arbeitszeiten, umfassender Gesundheitsleistungen und einer wettbewerbsfähigen Vergütung, machen Order.co zu einem idealen Ort für Fachkräfte, die eine sinnvolle und lohnende Karriere anstreben.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Data Strategy & Sourcing 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 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 Strategy & Sourcing 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 Strategy & Sourcing 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!
