Auf einen Blick
- Aufgaben: Verwalte Qlik-Anwendungen in Finance und Supply Chain und löse BI-Probleme.
- Unternehmen: EPAM, ein führendes Unternehmen für Softwarelösungen und Open-Source-Technologien.
- Vorteile: Flexibles Arbeiten, wettbewerbsfähiges Gehalt und Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung.
- Weitere Informationen: Remote-Position mit hervorragenden Wachstumschancen.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datenanalyse und arbeite an spannenden Projekten.
- Qualifikationen: Mindestens 5 Jahre Erfahrung mit BI-Lösungen und starke SQL-Kenntnisse.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 54000 - 66000 € pro Jahr.
EPAM bietet Unternehmenssoftwareprodukte, Open-Source-Lösungen und Beschleuniger.
Aufgaben:
- Verantwortung für Qlik-Anwendungen innerhalb eines bestimmten Bereichs, wie Finanzen oder Lieferkette
- Tiefes Verständnis der Anwendungsarchitektur, Lade-Skripte, QVD-Nutzung und zugrunde liegender Geschäftslogik
- Unterstützung bei Schatten-, Rückschatten-, Parallelbetrieb- und Hypercare-Prozessen
- Diagnose und Behebung von BI-Problemen, einschließlich Ladefehlern, Datenabweichungen, Leistungsproblemen, visuellen Fehlern und Zugriffsproblemen in Zusammenarbeit mit dem Plattformadministrator
- Validierung von Parallelbetrieben durch den Vergleich von Ergebnissen zwischen dem bestehenden Anbieterzyklus und dem von EPAM durchgeführten Zyklus
- Analyse von Inkonsistenzen und Erstellung unterstützender Dokumentation zur Genehmigung
- Aufbau der Betriebsbereitschaft durch Runbooks, bekannte Problemticker und Überwachungsinputs
- Überwachung des Vorfalls- und Problemticketmanagements
- Teilnahme an Assess-and-Rationalize (4R) Initiativen im gesamten BI-Bereich
- Wiederaufbau oder Verbesserung wichtiger Finanz- und Lieferkettenanalytik-Assets und Datenmodelle im Rahmen der Modernisierung
- Zusammenarbeit mit dem Datenplattformteam unter Verwendung von Snowflake und Governance-Stakeholdern zur Standardisierung von Verbrauchsmustern, Definitionen und Kontrollen
Anforderungen:
- 5+ Jahre praktische Erfahrung im Aufbau von BI-Lösungen mit Qlik Sense on-prem und/oder SaaS
- Starke Fähigkeiten im Lesen, Troubleshooting und Verbessern von Qlik-Lade-Skripten, Datenmodellen und Front-End-Leistung
- Nachweisliche Erfahrung in der Unterstützung von BI in Produktions-/BAU-Umgebungen, einschließlich Vorfallbearbeitung, SLA-Einhaltung und Stabilitätspriorisierung
- Praktische Erfahrung mit modernen Data Warehouses und SQL-gesteuerter Datenvalidierung
- Starke Kommunikationsfähigkeiten zur Zusammenarbeit mit Produktleitern, Fachexperten, QA-Teams und Plattform-Operations
- Englischkenntnisse auf B2+-Niveau oder höher
Wünschenswert:
- Erfahrung mit Analytikübergängen, Anbieterübergaben oder Serviceübernahmen
- Vertrautheit mit Governance- und Zugriffskontrollrahmen wie Qlik Section Access oder SOX-ähnlichen Umgebungen
- Kenntnisse über Testautomatisierung oder Datenabgleichswerkzeuge, die für die BI-Validierung verwendet werden
- Erfahrung in der Modernisierung von BI-Umgebungen, einschließlich Rationalisierungs-, Wiederaufbau-Strategien und Design der semantischen Schicht
Bedingungen:
Remote-Rolle in Armenien und zwei weiteren Standorten.
data analyst in Finance and Supply Chain analytics Arbeitgeber: Enfint
Als Arbeitgeber bieten wir Ihnen die Möglichkeit, Teil eines dynamischen Teams von über 100 Fachleuten zu werden, das sich auf die Skalierung von Projekten im Bereich Traffic-Arbitrage mit einem Fokus auf Glücksspiel und Krypto spezialisiert hat. Unsere Unternehmenskultur fördert Kreativität und Innovation, während wir Ihnen umfassende Ressourcen und Unterstützung bieten, um Ihre Fähigkeiten weiterzuentwickeln und Einfluss auf unsere Strategien zu nehmen. Bei uns haben Sie die Chance, in einem spannenden und schnelllebigen Umfeld zu arbeiten, das Ihnen nicht nur berufliches Wachstum, sondern auch die Möglichkeit bietet, an bedeutenden Projekten mitzuwirken.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so data analyst in Finance and Supply Chain 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 Enfint 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 in Finance and Supply Chain 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 analyst in Finance and Supply Chain analytics bei Enfint gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Enfint 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 Enfint entscheidend sein!
