Auf einen Blick
- Aufgaben: Analysiere große Datensätze und entwickle Datenverarbeitungs-Workflows in R.
- Unternehmen: Führendes Technologieunternehmen in der quantitativen Medienforschung mit über 30 Jahren Erfahrung.
- Vorteile: Flexibles Arbeiten, modernes Büro in Frankfurt und umfassende Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Kollaboratives Team mit echten Einflussmöglichkeiten auf Datenprozesse.
- Warum dieser Job: Gestalte die Daten hinter Deutschlands Medienindustrie und beeinflusse echte Entscheidungen.
- Qualifikationen: Erfahrung mit R, Statistik und großen Datensätzen sowie sehr gute Deutschkenntnisse.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 75000 € pro Jahr.
Helfen Sie, die Daten hinter der Medienbranche Deutschlands zu gestalten. Wir unterstützen ein spezialisiertes Daten- und Softwareunternehmen, das als einer der Technologieführer in der quantitativen Medienforschung anerkannt ist. Ihre Produkte und Datenlösungen werden verwendet, um komplexe Umfrage- und Nutzungsdaten in zuverlässige Erkenntnisse für große nationale und internationale Organisationen umzuwandeln.
Wenn Sie gerne mit R, Statistik und großen Datensätzen arbeiten, ist dies eine Gelegenheit, innerhalb eines kollaborativen, hochspezialisierten Teams einen echten Einfluss zu nehmen.
- Arbeiten Sie an großangelegten quantitativen Datenprojekten, die reale Entscheidungen beeinflussen
- Treten Sie einem etablierten, finanziell stabilen Technologieunternehmen mit über 30 Jahren Branchenerfahrung bei
- Moderne hybride Arbeitsweise mit bis zu zwei Tagen Homeoffice
- Kleines, kollaboratives Team mit echten Möglichkeiten, Datenprozesse zu beeinflussen
- Entwickeln Sie Ihre Expertise in R, Statistik und Datenengineering in einem hochspezialisierten Umfeld
Sie profitieren von flexiblen Arbeitszeiten, hybrider Arbeitsweise, einem modernen Büro im Zentrum von Frankfurt, subventioniertem öffentlichen Nahverkehr, umfassender Einarbeitung und hervorragenden Möglichkeiten zur technischen und persönlichen Entwicklung innerhalb eines freundlichen, eng verbundenen Teams.
Was Sie tun werden:
- Vorbereiten, Bereinigen und Analysieren großer Datensätze
- Entwickeln und Verbessern von Datenverarbeitungsabläufen in R
- Kombinieren mehrerer Datenquellen in zuverlässige analytische Datensätze
- Automatisieren und Optimieren bestehender Datenprozesse
- Sicherstellen hoher Datenqualität und Reproduzierbarkeit
- Eng mit Spezialisten aus den Bereichen Daten, Softwareentwicklung und Projektmanagement zusammenarbeiten
Was Sie mitbringen sollten:
- Kommerzielle Erfahrung in der Arbeit mit R
- Erfahrung in der Vorbereitung, Analyse und Validierung großer Datensätze
- Gutes Verständnis von Statistik und Datenanalyse
- Sehr gute Deutschkenntnisse (C1) und gute Englischkenntnisse
- Erfahrung in quantitativer Markt-, Medien- oder Sozialforschung wäre von Vorteil
Wenn Sie nach einer Position suchen, in der Statistik und Daten wirklich wichtig sind, würden wir uns freuen, von Ihnen zu hören.
Data Analyst - R, Statistics & Data Processing - Hybrid - Frankfurt - €60,000-75,000 Arbeitgeber: Findr
Als wachsendes internationales IoT-Unternehmen bieten wir Ihnen die Möglichkeit, als Embedded Software Engineer eine Schlüsselrolle in der Entwicklung unserer innovativen Smart-Wasserüberwachungsgeräte zu übernehmen. Unsere Unternehmenskultur fördert Eigenverantwortung und enge Zusammenarbeit mit verschiedenen Teams, was Ihnen nicht nur die Chance gibt, Ihre technischen Fähigkeiten weiterzuentwickeln, sondern auch direkt den Einfluss Ihrer Arbeit auf die Qualität und Effizienz unserer Produkte zu erleben. Genießen Sie ein dynamisches Arbeitsumfeld mit kurzen Entscheidungswegen und der Möglichkeit, an bedeutenden Projekten zu arbeiten, die weltweit Wasserunternehmen unterstützen.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Data Analyst - R, Statistics & Data Processing - Hybrid - Frankfurt - €60,000-75,000 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 Findr 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 - R, Statistics & Data Processing - Hybrid - Frankfurt - €60,000-75,000 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 - R, Statistics & Data Processing - Hybrid - Frankfurt - €60,000-75,000 bei Findr gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Findr 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 Findr entscheidend sein!
