Auf einen Blick
- Aufgaben: Analysiere Daten, um Einblicke in das Kundenverhalten zu gewinnen und Geschäftsentscheidungen zu treffen.
- Unternehmen: HSE, einer der führenden Anbieter im Bereich Live-Commerce in Europa.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, flexible Arbeitszeiten und ein dynamisches Team.
- Weitere Informationen: Agile Arbeitsumgebung mit vielen Entwicklungsmöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Gestalte das Einkaufserlebnis von 1,2 Millionen Kunden mit datenbasierten Entscheidungen.
- Qualifikationen: Abschluss in einem quantitativen Fach und Erfahrung in Datenanalyse oder Data Science.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 51300 - 62700 € pro Jahr.
HSE ist einer der führenden Anbieter von Live-Commerce in Europa. Ob über die drei TV-Kanäle, den Online-Shop, die preisgekrönte HSE-App oder die Social-Commerce-Kanäle - die Kunden von HSE entscheiden, wann und wo sie einkaufen möchten. HSE steht für die unterhaltsamste Form des Einkaufens und inspiriert 1,2 Millionen aktive Kunden, die das kuratierte Angebot an Mode, Schmuck, Schönheit, Wellness, Haushalts- und Wohnprodukten schätzen.
Was Sie erwarten können:
- Sie analysieren Kunden-, Produkt- und Kanaldaten, um tiefgehende Einblicke in das Kundenverhalten zu gewinnen und datenbasierte Geschäftsentscheidungen zu treffen, mit einem besonderen Fokus auf die digitalen Touchpoints von HSE (E-Commerce-Webshop und native Apps).
- Sie transformieren komplexe Datensätze in umsetzbare Erkenntnisse und fungieren als strategischer Sparringspartner für Stakeholder im gesamten Unternehmen mit diagnostischen Analysen.
- Sie führen explorative Datenanalysen (EDAs) durch, um Geschäftshypothesen zu testen und neue prädiktive Variablen des Kundenverhaltens mithilfe von SQL und Python zu entdecken.
- Sie unterstützen digitale Teams bei der Validierung ihrer Lösungen durch ordnungsgemäße Planung und Analyse von A/B-Tests, um das Kundenerlebnis zu optimieren und den Umsatz zu steigern.
- Sie arbeiten mit Data Scientists an Projekten zusammen, um das Kundenverständnis zu verbessern und analytische Erkenntnisse vorzubereiten, die als Grundlage für prädiktive Modelle dienen.
- Sie erstellen überzeugende Berichte und Präsentationen für verschiedene Zielgruppen und stellen sicher, dass alle Erkenntnisse klare Empfehlungen für messbare Geschäftsaktionen enthalten.
- Sie arbeiten in einem agilen Umfeld und kooperieren mit verschiedenen Stakeholdern (z. B. Marketing, Produkt, Kundenservice), um datenbasierte Entscheidungsfindung bei HSE voranzutreiben.
Voraussetzungen:
- Sie haben ein erfolgreich abgeschlossenes Studium in Betriebswirtschaft, Analytics, Marketing, Ingenieurwissenschaften, Data Science oder einem vergleichbaren quantitativen Bereich mit starkem statistischen Hintergrund.
- Sie bringen solide Berufserfahrung in der Datenanalyse oder Data Science mit, idealerweise mit mehreren Jahren Erfahrung in digitalen Analysen und E-Commerce-Umgebungen.
- Sie verfügen über fundierte Kenntnisse in SQL und Python zur Analyse großer Datensätze sowie über solide Expertise in der statistischen Analyse mit Python oder R.
- Sie haben Erfahrung in der Kundenanalyse (Produkt- und/oder Marketinganalysen sind ein Plus) und praktische Kenntnisse in der Statistik im Geschäftskontext.
- Sie haben Erfahrung in agilen Umgebungen mit hoher Flexibilität, analytischem Denken und einem strukturierten Arbeitsansatz mit Liebe zum Detail.
- Sie zeigen starke Kommunikationsfähigkeiten, Teamarbeit und die Fähigkeit, analytische Tiefe mit geschäftlicher Wirkung zu verbinden.
- Sie sprechen fließend Englisch (Deutsch ist ein Plus) und arbeiten lösungsorientiert mit einer agilen Denkweise und Begeisterung für Innovation.
Expert Data Analyst (m/f/d) Arbeitgeber: Home Shopping Europe GmbH
HSE ist ein hervorragender Arbeitgeber, der dir als Werkstudent:in im Bereich HR Learning und Development die Möglichkeit bietet, praktische Erfahrungen in einem dynamischen Live-Commerce-Unternehmen zu sammeln. Mit einer inspirierenden Arbeitskultur, zahlreichen Entwicklungsmöglichkeiten und einem engagierten Team von rund 800 Mitarbeitenden, die für ein kundenorientiertes Einkaufserlebnis sorgen, bist du hier genau richtig, um deine theoretischen Kenntnisse in die Praxis umzusetzen. Zudem profitierst du von einem kreativen Umfeld, das Innovation und Zusammenarbeit fördert, während du Teil eines Unternehmens bist, das für seine herausragende Servicequalität mehrfach ausgezeichnet wurde.
Kontaktdaten:
Home Shopping Europe GmbH Recruiting-Team
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Expert Data Analyst (m/f/d) 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 Home Shopping Europe GmbH 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 Expert Data Analyst (m/f/d) 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 Expert Data Analyst (m/f/d) bei Home Shopping Europe GmbH gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Home Shopping Europe GmbH 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 Home Shopping Europe GmbH entscheidend sein!
