Auf einen Blick
- Aufgaben: Analysiere Daten und liefere umsetzbare Einblicke mit Power BI.
- Unternehmen: Walker & Dunlop, führend in der Immobilienfinanzierung mit innovativer Technologie.
- Vorteile: Flexibles Arbeiten, Karrierechancen und umfassende Gesundheitsleistungen.
- Weitere Informationen: Familienfreundliches Unternehmen mit sozialen Aktivitäten und einem unterstützenden Team.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Immobilienbranche mit datengetriebenen Entscheidungen.
- Qualifikationen: Mindestens 6 Jahre Erfahrung in der Datenanalyse und Kenntnisse in SQL.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 55000 - 75000 € pro Jahr.
Wir sind Walker & Dunlop, einer der größten Anbieter von Kapital für die gewerbliche Immobilienbranche. Wir ermöglichen es Immobilienbesitzern und -betreibern, ihre Visionen von Gemeinschaften – wo Menschen leben, arbeiten, einkaufen und spielen – zum Leben zu erwecken. Wir setzen uns dafür ein, bedeutende soziale, ökologische und wirtschaftliche Veränderungen in unseren Gemeinschaften zu schaffen. Der ausgewählte Kandidat muss sich in den Niederlanden befinden (oder bereit sein, in die Niederlande umzuziehen) für diese Position.
WDTech ist W&D’s internes Technologie-Team – eine Gruppe von kollaborativen und hochqualifizierten Technologie-Profis, die alle führende Experten im Bereich Immobiliendaten, Datenwissenschaft und Technologie sind. WDTech Engineering entwickelt Lösungen, die nicht nur unsere Produkte, sondern auch die Menschen und Prozesse in unserer Organisation beeinflussen. Ein Engagement für Innovation und eine Leidenschaft für die Störung der altmodischen Immobilienbranche haben für uns höchste Priorität.
Der Einfluss, den Sie haben werden: Als Senior Data Analyst sind Sie verantwortlich für die End-to-End-Datenanalyse, von der Gestaltung von Datenveröffentlichungen bis zur Bereitstellung umsetzbarer Geschäftseinblicke durch Power BI-Dashboards und tiefgehende Analysen. Sie stellen die Lieferung zuverlässiger, hochwertiger Datenprodukte sicher, die informierte Entscheidungen in der gesamten Organisation unterstützen. Sie arbeiten eng mit funktionsübergreifenden Partnern zusammen – einschließlich Datenanalysten, BI-Analysten, Dateningenieuren, Daten-QA-Ingenieuren, Datenwissenschaftlern und Produktmanagern –, um Datenquellen und Datamarts zu sammeln, zu strukturieren und zu analysieren. Ihre Arbeit wird Produkt- und Geschäftseinblicke vorantreiben, die betriebliche Effizienz verbessern und die allgemeine Datenqualität stärken, während wir weiterhin als datengestützte Organisation skalieren.
Hauptverantwortlichkeiten:
- Identifizieren, analysieren und kuratieren bestehender Datenquellen zur Unterstützung von Produkt- und Geschäftspartnern bei informierten Entscheidungen
- Verantwortung für wichtige Komponenten des Analysezyklus, von der Datenexploration bis zur Einsichtslieferung
- Übersetzen komplexer Daten in klare, umsetzbare Einblicke für technische und nicht-technische Stakeholder
- Sicherstellen der korrekten Interpretation und Nutzung von Datensätzen durch klare technische Definitionen und Dokumentation
- Entwerfen, Erstellen und Bereitstellen von tiefgehenden Berichten und Dashboards mit Power BI
- Datenaufbereitung und -transformationen mit SQL auf analytischen Datenbanken durchführen
- Mit Datenteams zusammenarbeiten, um zur Datenverwaltung und -governance beizutragen, einschließlich SOPs für die Datenaufnahme und die Erstellung von Datamarts
- Einblicke aus der Nutzerinteraktion und Produktanalytik ableiten, um die Abläufe zu optimieren und die Geschäftsergebnisse zu verbessern
- Junior-Analysten betreuen und Best Practices in Analyse, Visualisierung und Stakeholder-Engagement fördern
- Weitere Aufgaben nach Bedarf übernehmen
Ausbildung und Erfahrung:
- Über 6 Jahre Erfahrung in der Datenanalyse mit nachgewiesener Verantwortung für End-to-End-Analyseprojekte
- Umfangreiche Erfahrung mit OLAP-Datenbanken wie Redshift, Snowflake, BigQuery oder ähnlichem
- Bachelor- oder Masterabschluss, vorzugsweise in Informatik oder einem verwandten Bereich
- Erfahrung mit Python (3.5 oder später) und geospatialem Abfragen
- Erfahrung im Immobilienbereich
Kenntnisse, Fähigkeiten und Fähigkeiten:
- Tiefgehende praktische Expertise in SQL
- Beherrschung von Datenvisualisierungstools wie Power BI, Tableau oder ähnlichem
- Fähigkeit, die Bedürfnisse nicht-technischer Stakeholder in benutzerzentrierte, konsumierbare Analysen und Berichte zu übersetzen
- Grundkenntnisse in Daten-ETL- und Verarbeitungstechniken
- Fähigkeit, KI-Tools zur Unterstützung technischer Dokumentation, Berichterstattung und Tests zu nutzen
- Starke zwischenmenschliche und kollaborative Fähigkeiten mit einer proaktiven, teamorientierten Denkweise
- Fähigkeit, Verantwortung für die eigene Arbeit zu übernehmen, Herausforderungen anzunehmen und Wachstumschancen zu erkennen sowie Geduld beim Erlernen neuer Prozesse zu zeigen
- Höflichkeit, Respekt und Nachdenklichkeit im Umgang mit Kollegen und anderen Stakeholdern
Was wir bieten: Sie haben die Möglichkeit, in unserer schnell wachsenden Organisation voranzukommen. Agiles Arbeitsumfeld mit flexiblen Arbeitszeiten und -orten, Karriereentwicklung und wettbewerbsfähigem Vergütungspaket. Wir sind ein familienfreundliches Unternehmen. Wir organisieren soziale Aktivitäten, um unseren Mitarbeitern und deren Familien zu helfen, sich gegenseitig und unsere Kultur vertraut zu machen. Neben anderen Vorteilen bieten wir eine Altersvorsorge und 100% kostenlose und vertrauliche psychische Gesundheitsdienste.
EEO-Erklärung: Wir setzen uns für Chancengleichheit in allen Phasen des Rekrutierungs- und Beschäftigungserlebnisses ein. Wir glauben an den gleichen Zugang zu Möglichkeiten an unserem Arbeitsplatz. Wir tolerieren keine Diskriminierung, einschließlich Belästigung, aufgrund von Merkmalen, die durch geltendes Recht geschützt sind, wie Rasse, Hautfarbe, nationale Herkunft, Religion, Geschlechtsidentität, sexuelle Orientierung, Geschlecht, Alter, Behinderung, Veteranen- oder Militärstatus und genetische Informationen oder andere Merkmale, die durch geltendes Recht geschützt sind. Wir streben danach, ein sicherer Ort zu sein, um Fragen zu stellen, berufliche Beziehungen aufzubauen und Karrieren zu entwickeln.
Senior 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 Senior 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 Senior 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 Senior 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!
