Auf einen Blick
- Aufgaben: Analysiere Daten, um die Rekrutierung bei Dropbox zu verbessern und Trends zu identifizieren.
- Unternehmen: Dropbox, ein innovatives Unternehmen, das Menschen in den Mittelpunkt stellt.
- Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, flexible Arbeitszeiten und Entwicklungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Dynamisches Team mit Fokus auf Zusammenarbeit und persönlichem Wachstum.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Rekrutierung mit datenbasierten Entscheidungen und echten Einblicken.
- Qualifikationen: Erfahrung in Datenanalyse, SQL-Kenntnisse und starke Kommunikationsfähigkeiten.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60750 - 74250 € pro Jahr.
Bei Dropbox sind die Menschen unser größtes Kapital. Das People Analytics-Team arbeitet eng mit Führungskräften im gesamten Unternehmen zusammen, um ihnen zu helfen, bessere, datengestützte Entscheidungen darüber zu treffen, wie wir Top-Talente identifizieren, anziehen, entwickeln und halten. In dieser Rolle werden Sie eng mit Talent Acquisition, People Partners und Geschäftsführern zusammenarbeiten, um Einstellungsdaten zu analysieren, Trends zu erkennen und Erkenntnisse zu gewinnen, die die Personalplanung, die Rekrutierungsstrategie und die Kandidatenerfahrung beeinflussen.
Sie sollten über die Fähigkeit verfügen, analytisch über das Geschäft nachzudenken, mehrdeutige Fragen in strukturierte Analysen zu übersetzen und klare, umsetzbare Erkenntnisse zu liefern. Der Erfolg in dieser Rolle erfordert eine starke Aufmerksamkeit für Details, hohe Standards für die Datenqualität und die Fähigkeit, Ergebnisse so zu kommunizieren, dass sie echte Entscheidungen vorantreiben.
Verantwortlichkeiten
- Partnerschaft bei Analyseinitiativen zur Verbesserung der Effektivität, Effizienz und Qualität der Einstellungen bei Dropbox.
- Schaffung von Klarheit aus Mehrdeutigkeit, Strukturierung komplexer Daten und Stakeholder-Erzählungen zur Identifizierung der zugrunde liegenden Fragen.
- Überwachung und Analyse zentraler Talent Acquisition-Metriken, proaktive Identifizierung von Trends und Aufdeckung des „Was“ und „Warum“ hinter Leistungsänderungen.
- Aufbau starker Beziehungen zu wichtigen Stakeholdern; Leitung der Anforderungserhebung und Übersetzung von Geschäftsfragen in klare Analysen und Erkenntnisse.
- Beantwortung komplexer Geschäftsfragen durch unabhängige Untersuchung und Datenforensik.
- Aufrechterhaltung hoher Standards für Datenqualität und Konsistenz durch Validierung von Daten und Standardisierung von Definitionen.
- Behandlung der Mitarbeitererfahrung als Produkt, Anwendung von Produktmanagement und Design Thinking zur Lösung von Bedürfnissen.
Anforderungen
- BA/BS in einem analytischen oder quantitativen Bereich wie Psychologie, Mathematik, Statistik, Datenwissenschaft oder Ingenieurwesen.
- 3+ Jahre Erfahrung in einer HR-orientierten, stakeholderorientierten Datenanalyse-Rolle, davon mindestens 1 Jahr mit Fokus auf Recruiting/Talent Acquisition.
- Fließend in SQL und fortgeschrittenem Excel; Erfahrung mit statistischen oder analytischen Tools wie R oder Python.
- Starke Erzählfähigkeiten mit Daten, einschließlich der Fähigkeit, geeignete analytische Ansätze auszuwählen.
- Nachgewiesene Fähigkeit, große, komplexe Datensätze zu analysieren und klare, umsetzbare Empfehlungen zu kommunizieren.
- Erfahrung in der Durchführung von Analyseprojekten von Anfang bis Ende.
- Erfahrung mit KI-Tools im Arbeitsfluss.
- Kreatives und kritisches Denken sowie die Fähigkeit, in einem schnelllebigen, vielschichtigen Umfeld zu gedeihen.
- Zusammenarbeit und Unterstützung von Teamkollegen und gemeinsamen Zielen.
Bevorzugte Qualifikationen
- Hintergrund in IO-Psychologie/Bewertung.
- Frühere Rollen in People Analytics.
- Starke Präsentationsfähigkeiten.
Kompetenzen
- Bewusstsein: Verstehen Sie sich selbst und andere.
- Urteilsvermögen: Bewerten Sie Informationen und treffen Sie Entscheidungen in komplexen Situationen.
- Anpassungsfähigkeit: Lernen, anpassen und effektiv bleiben durch Veränderungen.
- Verbindung: Kommunizieren, zusammenarbeiten und Vertrauen aufbauen.
Data Analytics Partner, People Analytics Arbeitgeber: Dropbox
Dropbox ist ein hervorragender Arbeitgeber, der eine dynamische und innovative Arbeitsumgebung bietet, in der Kreativität und Zusammenarbeit gefördert werden. Mit einem starken Fokus auf Mitarbeiterentwicklung und einer Kultur, die Vielfalt und Inklusion schätzt, haben unsere Mitarbeiter die Möglichkeit, in ihren Rollen zu wachsen und bedeutende Beiträge zu leisten. Darüber hinaus profitieren Sie von flexiblen Arbeitsmodellen und der Chance, an spannenden Projekten im Bereich KI und Produktivität zu arbeiten, was diese Position besonders attraktiv macht.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Data Analytics Partner, People Analytics 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 Dropbox 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 Analytics Partner, People Analytics 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 Analytics Partner, People Analytics bei Dropbox gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Dropbox 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 Dropbox entscheidend sein!
