Auf einen Blick
- Aufgaben: Analysiere Daten, um Kundenverhalten zu verstehen und datenbasierte Entscheidungen zu treffen.
- Unternehmen: Führender Anbieter im Bereich Live Commerce mit innovativer Medienplattform.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, flexible Arbeitszeiten und spannende Projekte.
- Weitere Informationen: Agiles Umfeld mit vielen Möglichkeiten zur persönlichen und beruflichen Entwicklung.
- Warum dieser Job: Gestalte das Einkaufserlebnis der Zukunft mit datengetriebenen Insights.
- Qualifikationen: Studium in einem quantitativen Fachbereich und Erfahrung in Data Analytics.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 56250 - 68750 € pro Jahr.
Wir sind ein führender Anbieter in Europa im Bereich Live Commerce und bieten als Medienplattform die unterhaltsamste Form des Shoppings. Mit unserem kuratierten Produktsortiment aus den Bereichen Fashion, Schmuck, Beauty, Wellness, Haushalt sowie Home & Living begeistern wir täglich eine Vielzahl Zuschauer:innen, Fans und Follower auf allen Kanälen: im TV, im Onlineshop und in den sozialen Medien. Durch die vernetzte Inszenierung von Lifestyle-Themen und Markenwelten sind wir Innovationstreiber für kanalübergreifendes Shopping-Entertainment. Die Kund:innen entscheiden, wann und wo sie bei HSE shoppen.
Das erwartet Dich:
- Du analysierst Kunden-, Produkt- und Kanaldaten, um tiefgehende Erkenntnisse über das Kundenverhalten zu gewinnen und datenbasierte Geschäftsentscheidungen voranzutreiben - mit besonderem Fokus auf die digitalen Kontaktpunkte von HSE (E-Commerce-Webshop und native Apps).
- Du wandelst komplexe Datensätze in konkrete Handlungsempfehlungen um und bist als strategischer Sparringspartner für Stakeholder im gesamten Unternehmen tätig, indem du diagnostische Analysen durchführst.
- Du führst explorative Datenanalysen (EDA) durch, um Geschäftshypothesen zu testen und neue prädiktive Variablen für das Kundenverhalten mithilfe von SQL und Python zu identifizieren.
- Du unterstützt digitale Teams bei der Validierung ihrer Lösungen durch eine fundierte Planung und Analyse von A/B-Tests, um die Customer Experience zu optimieren und den Umsatz zu steigern.
- Du arbeitest mit Data Scientists an Projekten zur Verbesserung des Kundenverständnisses zusammen und bereitest Analytics-Insights vor, die als Grundlage für prädiktive Modelle dienen.
- Du erstellst aussagekräftige Reports und Präsentationen für unterschiedliche Zielgruppen und stellst sicher, dass alle Erkenntnisse klare Empfehlungen für messbare Geschäftsmaßnahmen enthalten.
- Du arbeitest in einem agilen Umfeld und kooperierst mit verschiedenen Stakeholdern (z. B. Marketing, Produktmanagement, Customer Support), um datenbasierte Entscheidungen bei HSE voranzutreiben.
Das bringst Du mit:
- Du hast ein erfolgreich abgeschlossenes Studium in Betriebswirtschaftslehre, Analytics, Marketing, Ingenieurwissenschaften, Data Science oder einem vergleichbaren quantitativen Fachbereich mit starkem statistischem Hintergrund.
- Du verfügst über fundierte Berufserfahrung im Bereich Data Analytics oder Data Science, idealerweise mit mehreren Jahren Erfahrung in digitaler Analytics und E-Commerce-Umgebungen.
- Du besitzt sehr gute Kenntnisse in SQL und Python zur Analyse großer Datenmengen sowie fundierte Expertise in statistischen Analysen mit Python oder R.
- Du bringst Erfahrung im Bereich Customer Analytics mit (Erfahrung in Product Analytics und/oder Marketing Analytics ist von Vorteil) und verfügst über praktische Kenntnisse in der Anwendung von Statistik im Geschäftskontext.
- Du hast Erfahrung in agilen Arbeitsumgebungen und überzeugst durch hohe Flexibilität, analytisches Denken, eine strukturierte Arbeitsweise sowie ein ausgeprägtes Auge fürs Detail.
- Du verfügst über starke Kommunikationsfähigkeiten, Teamgeist und die Fähigkeit, analytische Tiefe mit einer klaren Business-Impact-Orientierung zu verbinden.
- Du sprichst fließend Englisch (Deutschkenntnisse sind von Vorteil) und arbeitest lösungsorientiert mit einem agilen Mindset sowie Begeisterung für Innovationen.
Expert Data Analyst (m/w/d), Ismaning Arbeitgeber: HSE
Als führender Anbieter im Bereich Live Commerce bietet unser Unternehmen in Ismaning nicht nur ein dynamisches Arbeitsumfeld, sondern auch zahlreiche Möglichkeiten zur persönlichen und beruflichen Weiterentwicklung. Unsere offene und innovative Unternehmenskultur fördert den Austausch von Ideen und die Zusammenarbeit in agilen Teams, während wir gleichzeitig auf eine ausgewogene Work-Life-Balance Wert legen. Mit attraktiven Benefits und einem inspirierenden Arbeitsplatz in einer der spannendsten Branchen schaffen wir ein Umfeld, in dem unsere Mitarbeiter:innen ihre Talente entfalten und einen echten Unterschied machen können.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Expert Data Analyst (m/w/d), Ismaning 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 HSE 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/w/d), Ismaning 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/w/d), Ismaning bei HSE gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei HSE 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 HSE entscheidend sein!
