Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickeln und Pflegen von Datenpipelines, Dashboards und analytischen Tools für Produktmanagement und Preisgestaltung.
- Unternehmen: Gates ist ein führender Hersteller von anwendungsspezifischen Fluidkraft- und Antriebslösungen.
- Vorteile: Gates bietet Chancengleichheit und engagiert sich für den Schutz Ihrer privaten Daten.
- Weitere Informationen: Die Position erfordert keine Aufsichtspflichten, bietet jedoch Ressourcen für weniger erfahrene Kollegen.
- Warum dieser Job: Diese Rolle ermöglicht es Ihnen, datengestützte Entscheidungen in einem innovativen Umfeld zu treffen.
- Qualifikationen: Erforderlich sind 5-7 Jahre Erfahrung in der Industrie mit Kenntnissen in Python, SQL und BI-Tools.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Gates ist ein führender Hersteller von anwendungsspezifischen Fluidkraft- und Energieübertragungslösungen. Wir fordern die Grenzen der Materialwissenschaft heraus, um Lösungen zu entwickeln, die die Erwartungen der Kunden kontinuierlich übertreffen.
Gates sucht einen Data Analytics Engineer, Products & Pricing, der eine kritische praktische Rolle beim Aufbau und der Implementierung von Daten- und digitalen Lösungen spielt, die datengestützte Entscheidungen ermöglichen. Diese Position ist verantwortlich für die Entwicklung und Wartung von Datenpipelines, Dashboards und analytischen Werkzeugen zur Unterstützung des Produktmanagements, der Preisgestaltung und der Portfolioausführung. Der Fokus liegt auf der Transformation fragmentierter und inkonsistenter Daten in skalierbare, zuverlässige Entscheidungsunterstützungslösungen in den Bereichen PLM, Preisgestaltung und F&E.
Der Data Analytics Engineer, Products & Pricing arbeitet eng mit dem Programmmanager, Products & Pricing, zusammen, um vereinbarte Prioritäten, Prozesse und Digitalisierungsinitiativen umzusetzen. Er kooperiert eng mit den Teams für Produkt, Preisgestaltung, Digital und IT, um sicherzustellen, dass die Lösungen praktisch, angenommen und in den täglichen Geschäftsbetrieb integriert sind.
Wesentliche Aufgaben und Verantwortlichkeiten:- Digitalisiert und automatisiert die Prozesse im Produktmanagement und in der Preisgestaltung durch Implementierung von Datenmodellen, Dashboards und analytischen Lösungen.
- Transformiert fragmentierte und inkonsistente Daten in zuverlässige, strukturierte Erkenntnisse, die die Entscheidungsfindung in den Produkt- und Commercial-Teams unterstützen.
- Entwickelt und pflegt Datenmodelle, Lakehouse-Architekturen sowie BI- und KI-Tools unter Verwendung und Integration von Daten aus verschiedenen Quellen wie ERP, CRM und Produktionssystemen.
- Ersetzt manuelle, Excel-basierte Prozesse durch die Entwicklung wiederverwendbarer Werkzeuge wie Segmentierungsmodelle, Scorecards und Portfolioansichten.
- Stellt Datenklarheit, Konsistenz und Zugänglichkeit durch gut gestaltete Datenstrukturen und analytische Werkzeuge sicher.
- Arbeitet eng mit dem Product Operating Model & Delivery Lead zusammen, um Werkzeuge mit vereinbarten Prioritäten, Arbeitsabläufen und Entscheidungsforen abzustimmen.
- Unterstützt die Bewertung und Auswahl von Software für Preis- und Rabattmanagement, einschließlich praktischer Bewertung der technischen Eignung, Datenintegration und Make-or-Buy-Analyse.
- Erfordert tiefgehendes Wissen und Erfahrung.
- Erfordert konzeptionelle und praktische Expertise im eigenen Bereich sowie allgemeines Wissen über verwandte Bereiche.
- Hat Kenntnisse über Best Practices und wie der eigene Bereich mit anderen integriert; ist sich der Konkurrenz und der Faktoren bewusst, die das Unternehmen auf dem Markt differenzieren.
- Keine
- Agiert als Ressource für andere Teammitglieder; kann Projekte mit begrenzten Risiken und Ressourcenanforderungen leiten.
- Agiert als Ressource für weniger erfahrene Kollegen.
- Universitätsabschluss in Data Science, Informatik, Ingenieurwesen oder einem verwandten Bereich mit 5 bis 7 Jahren Berufserfahrung, idealerweise im industriellen oder Fertigungssektor.
- Praktische Erfahrung im Umgang mit komplexen, unvollkommenen und fragmentierten Datensätzen, idealerweise in der Preis- oder Portfolioanalyse.
- Starke praktische Erfahrung mit Python, SQL und BI-Tools wie Power BI oder Tableau.
- Fähigkeit, Geschäftsanforderungen in skalierbare Datenmodelle, Dashboards und Automatisierungslösungen zu übersetzen.
- Solides Geschäftsverständnis mit Fokus auf die Schaffung praktischer Werkzeuge statt nur auf Analyse.
- Erfahrung in der Integration und Strukturierung von Daten aus Unternehmenssystemen wie ERP (idealerweise SAP) oder CRM-Plattformen.
- Starke Kommunikationsfähigkeiten mit der Fähigkeit, Daten in klare, umsetzbare Erkenntnisse zu übersetzen.
Gates ist ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit bietet, und setzt sich dafür ein, allen Bewerbern und Mitarbeitern gleiche Beschäftigungsmöglichkeiten zu gewährleisten. Die Einstellungsentscheidungen basieren auf berufsbezogenen Gründen, unabhängig von Rasse, Geschlecht, Hautfarbe, Religion, Alter, Behinderung, Schwangerschaft, Staatsbürgerschaft, sexueller Orientierung, Geschlechtsidentität, nationaler Herkunft, geschütztem Veteranenstatus, genetischen Informationen, Familienstand oder anderen gesetzlich definierten Erwägungen.
GDPR: Gates verpflichtet sich, Ihre persönlichen Daten zu schützen. Bitte lesen Sie die untenstehende Datenschutzerklärung für Bewerber, die wir Sie bitten, vollständig zu lesen. Mit Ihrer Bewerbung für diese Position bestätigen Sie, dass Sie diese Richtlinie gelesen, verstanden und akzeptiert haben.
Data Analytics Engineer, Products & Pricing Arbeitgeber: Gates Corporation
Gates hat seinen Sitz in einem dynamischen Umfeld und fördert die digitale Transformation in der Produktentwicklung. Mitarbeiter profitieren von einem integrativen Arbeitsumfeld und der Möglichkeit, innovative Lösungen zu entwickeln. Das Unternehmen legt großen Wert auf Chancengleichheit und Datenschutz.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Data Analytics Engineer, Products & Pricing erhalten könnten
✨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 Gates Corporation 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 Engineer, Products & Pricing 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 Engineer, Products & Pricing bei Gates Corporation gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Gates Corporation 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 Gates Corporation entscheidend sein!
