Auf einen Blick
- Aufgaben: Analysiere Daten und unterstütze das Team bei der Optimierung von Immobilienstrategien.
- Unternehmen: Greystar, ein führendes globales Immobilienunternehmen mit innovativer Kultur.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, flexible Arbeitszeiten und Entwicklungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit großartigen Karrierechancen und einem vielfältigen Team.
- Warum dieser Job: Nutze KI-Tools und mache einen echten Unterschied in der Immobilienbranche.
- Qualifikationen: Kenntnisse in Power BI, SQL und Python sind erforderlich.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Greystar is a leading global real estate platform that offers expertise in property management, investment management, development, and construction services.
Headquartered in Charleston, South Carolina, Greystar manages and operates over $300billion of real estate across more than 265 markets worldwide.
Job Description Summary
The Analyst works within the Data & Analytics Team, focusing initially on Central Europe (Germany, the Netherlands, Austria and Denmark) and will later support additional markets.
The role delivers asset business plan targets and operational excellence strategies by generating, analysing, and reporting performance data across property management functions.
Key Responsibilities
- Developing consistent, accurate KPIs and reports for Stakeholders.
- Providing financial and data analysis support to the Central Europe Operational Management Team.
- Running leasing, occupancy, and performance reporting cycles (weekly, monthly, quarterly) for internal and external stakeholders.
- Fielding data and reporting requests from Property, Operations, Asset Management, and Client Services teams and resolving operational policy issues.
- Acting as the SME for AI within the region; driving adoption of tools such as Claude.
- Co‑ordinating with Digital/Performance, Asset Marketing, and Brand/Insights functions to track KPIs and integrate insights with operational execution.
- Gathering and analysing financial, market, and operational data to assess portfolio performance against budgets and client expectations; preparing summaries, reports, and recommendations.
- Participating in project teams to implement process improvements, new applications, and programmes that enhance operational performance.
- Collaborating with the IT/Systems team to ensure smooth data delivery; supporting requirements gathering, testing, and optimisation of systems.
- Assisting with annual rent and budget-setting processes, new acquisition due diligence, and related procurement and underwriting activities.
- Producing periodic service‑cost reporting and annual price vs. allowance analysis; supporting FF&E and other service‑charge related administration.
- Knowledge & Qualifications
- Working knowledge of Power BI Desktop, Power BI Service/Workspaces, Power Query, DAX, data modelling, and related technologies.
- Technical experience with Power BI composite and multi‑dimensional models, row‑level security (plus).
- Proficiency in SQL and Python.
- Effective use of AI tools such as Chat GPT or Claude for analytics work, including prompt engineering to generate reliable code.
- Strong written and verbal communication skills to explain data and analytics to non‑technical audiences.
Experience & Skills
- Proven track record working within a data/analytics team, with experience in real estate or related industries.
- Experience with data lakes, data warehouses, and large data sets.
- Experience gathering requirements and translating business needs into technical specifications.
- Experience in data quality practices and testing.
- Strong analytical skills, with the ability to collect, organise, analyse and share large amounts of information accurately.
- Problem‑solving mindset with a broad perspective to identify or define solutions.
- Experience managing contracts, services and external resource providers.
- Excellent organisation and prioritisation skills, with good judgment under pressure.
- Strong interpersonal skills with the ability to influence stakeholders across functions.
- Commercial awareness of business change cycles and stakeholder engagement.
- Positive team player, adaptable, flexible and collaborative.
Greystar is an equal opportunity employer and welcomes applicants of all backgrounds.
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Data & AI Analyst Arbeitgeber: Greystar
Als Arbeitgeber in der pulsierenden Stadt Wien bieten wir unseren Baristas nicht nur ein inspirierendes Arbeitsumfeld in einer modernen Lobby Coffee Lounge, sondern auch die Möglichkeit, ihre Fähigkeiten in der Kaffeezubereitung und Kundenbetreuung weiterzuentwickeln. Unser Team zeichnet sich durch eine freundliche und unterstützende Arbeitskultur aus, in der jeder Mitarbeiter geschätzt wird und Raum für persönliches Wachstum hat. Zudem profitieren unsere Mitarbeiter von flexiblen Arbeitszeiten und einem attraktiven Gehalt, was diese Position besonders attraktiv macht.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Data & AI Analyst 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 Greystar 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 & AI Analyst 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 & AI Analyst bei Greystar gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Greystar 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 Greystar entscheidend sein!
