Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle automatisierte ETL-Pipelines und erstelle prädiktive Modelle für die Personalplanung.
- Unternehmen: Cotality, ein innovatives Unternehmen mit flexibler Arbeitskultur.
- Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, großzügige Freizeit und umfassende Gesundheitsleistungen.
- Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit hervorragenden Wachstums- und Entwicklungsmöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Nutze deine Datenanalysefähigkeiten, um echte Auswirkungen auf die Unternehmensabläufe zu erzielen.
- Qualifikationen: Bachelor-Abschluss in einem quantitativen Bereich und 5+ Jahre Erfahrung in der Datenanalyse.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 77700 - 100000 € pro Jahr.
Diese Rolle ist eine technische Hybridposition im Bereich Datenanalyse und Workforce Intelligence. Sie werden automatisierte ETL-Pipelines in Google BigQuery entwerfen und pflegen, Prognose- und Kapazitätsmodelle mit SQL, Python oder R erstellen und executive-fähige Tableau-Dashboards bereitstellen, um die Effizienz der Personalplanung und Arbeitsabläufe im gesamten Unternehmen zu optimieren.
Hauptverantwortlichkeiten
- Prognose- & Kapazitätsmodellierung: Erstellen, Bereitstellen und Pflegen von prädiktiven Modellen für die Planung von Arbeitsabläufen und Personalressourcen basierend auf historischen Daten und Geschäftstreibern.
- Datenengineering & ETL: Entwickeln und Verwalten automatisierter ETL-Pipelines, Validierungsprüfungen und Fehlerbehandlungen, um die Datenzuverlässigkeit innerhalb von Google BigQuery sicherzustellen.
- Erweiterte Abfragen & Analytik: Schreiben und Optimieren komplexer SQL-Abfragen sowie Python- oder R-Skripte für die großangelegte Datenbereinigung, statistische Analysen und Automatisierung von Aufgaben.
- BI & Visualisierung: Entwerfen und Erstellen interaktiver Tableau- und Excel-Dashboards, um umsetzbare Erkenntnisse für funktionsübergreifende Stakeholder bereitzustellen.
- Projektmanagement: Sammeln von Geschäftsanforderungen, Verwalten von Projektlebenszyklen unter engen Fristen und Führen umfassender technischer Dokumentationen.
Qualifikationen
- Bildung: Bachelor-Abschluss in Informatik, Mathematik, Statistik, Datenwissenschaft oder einem verwandten quantitativen Bereich.
- Erfahrung: Über 5 Jahre direkt verwandte analytische Erfahrung.
- Kerntechnologiestack: Expertenkenntnisse in SQL, Python oder R (für prädiktive Analysen) und Google BigQuery (oder gleichwertige Cloud-Datenlager).
- BI & Skripting: Starke Kenntnisse in Tableau und Skriptsprachen (z.B. Python, PowerShell) zur Automatisierung von Arbeitsabläufen.
- Fachwissen: Fundierte Kenntnisse in statistischen Prognosemodellen und Techniken zur Planung der Arbeitskapazität.
- Soziale Fähigkeiten: Nachgewiesene Fähigkeiten in der funktionsübergreifenden Zusammenarbeit, Projektüberwachung und Kommunikation.
Jährliche Gehaltsspanne: 77.700 - 100.000 USD
Leistungen
- Urlaub: Großzügiger PTO und 11 bezahlte Feiertage, plus Zeit für Wohlbefinden und Freiwilligenarbeit.
- Familienunterstützung: Bis zu 16 Wochen voll bezahlter Elternzeit und ein Baby-Stipendium.
- Gesundheit: Mehrere medizinische Planoptionen mit Angeboten zur psychischen Gesundheit und Wellnessunterstützung.
- Rente: 401(k) mit Unternehmensbeitrag und Vesting nach einem Jahr.
- Finanzielle Vorteile: Jährliches Wohlfühlstipendium von 400 USD und Studienhilfe bis zu 5.250 USD.
- Extras: Anerkennungsprämien, Empfehlungsboni, exklusive Rabatte und mehr!
Cotality ist ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit bietet und sich verpflichtet hat, die bestqualifizierten Personen unabhängig von Rasse, Hautfarbe, Religion, nationaler Herkunft, Geschlecht, sexueller Orientierung, Geschlechtsidentität, Alter, Behinderung oder Status als Veteran der Streitkräfte oder aus anderen durch Bundes-, Landes- oder lokale Gesetze geschützten Gründen zu gewinnen und zu halten. Cotality pflegt einen drogenfreien Arbeitsplatz.
Sr Professional, Business Analysis 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 Sr Professional, Business Analysis 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 Sr Professional, Business Analysis 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 Sr Professional, Business Analysis 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!
