Auf einen Blick
- Aufgaben: Leite spannende Datenanalyseprojekte und entwickle innovative Dashboards.
- Unternehmen: Agile Unternehmensberatung in Köln mit Fokus auf Marktforschung und Kundenerfahrung.
- Vorteile: Unbefristeter Job, attraktive Vergütung, Home-Office und individuelle Weiterbildung.
- Weitere Informationen: Teamgeist, regelmäßige Feedbacks und klare Karrierewege warten auf dich.
- Warum dieser Job: Gestalte die Analytics-Toollandschaft und mache einen echten Unterschied in der Branche.
- Qualifikationen: Abgeschlossenes Studium in Data Science oder Informatik und Erfahrung in Python.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 43200 - 84000 € pro Jahr.
Unser Kunde ist eine agile, mittelständische Unternehmensberatung mit Sitz in Köln, bekannt für seine Exzellenz in Market Research und Customer Experience. Mit Branchenfokus auf Automotive & Mobility sowie Financial Services schafft das Unternehmen mittels gezielter Kundenanalysen, strategischer Konzepte und wirkungsvoller Coaching‑Programme reale Veränderungen – stets mit dem Anspruch, Best‑in‑Class‑Unternehmen zu formen. Mit den eigenen Softwareprodukten zur Datenanalyse ergänzt es dabei seine exzellente Beratungsleistungen.
Für den Ausbau dieses Data Analytics Produktbereichs suchen wir eine/n.
Deine Aufgaben
- Du übernimmst die technische Verantwortung für komplexe Analyseprojekte im Bereich Kunden- und Marktdaten – von der Anforderungsaufnahme über die Konzeption bis hin zur Umsetzung.
- Du entwickelst skalierbare, automatisierte Reporting- und Analysepipelines – inkl. Datenbereinigung, Transformation, Modellierung und Visualisierung – und sorgst für eine nahtlose Integration in bestehende Systeme.
- Du konzipierst und implementierst interaktive Dashboards mit Fokus auf Performance, Usability und Self-Service-Fähigkeiten für Stakeholder.
- Du gestaltest aktiv unsere Analytics-Toollandschaft mit, z. B. durch die Entwicklung individueller Web-Apps (Flask, Streamlit) oder Adaption neuer Frameworks.
- Du übernimmst die Rolle des Product Owners für datengetriebene Tools und Plattformen von der technischen Roadmap über die Architekturentscheidungen bis hin zur Priorisierung im Backlog.
- Du führst Teams von Analyst:innen fachlich, übernimmst Mentoring, vermittelst Best Practices in Coding und sorgst für fachliche Weiterentwicklung und methodische Exzellenz im Team.
Dein Profil
- Ein exzellent abgeschlossenes Studium mit stark technischer bzw. quantitativer Ausrichtung, z. B. in Data Science, Statistik, Informatik oder anderen Wissenschaften mit Daten-Fokus.
- Mehrjährige, fundierte Erfahrung in der Entwicklung und Umsetzung komplexer Datenanalyse- und Automatisierungsprojekte in Python – inkl. objektorientierter Programmierung und Performance-Tuning.
- Erfahrung in der Entwicklung interaktiver Dashboards und datengetriebener Web-Apps sowie in der Anbindung externer APIs und Datenquellen.
- Erfahrung in der Einführung neuer Frameworks und Technologien (bspw. neue Python Libraries zur Analyse oder Visualisierung von Daten).
- Technisches Verständnis und Erfahrung im Aufbau produktiver Analyse-Setups (z. B. Hosting, Orchestrierung, Monitoring).
- Selbstständige, strukturierte und lösungsorientierte Arbeitsweise mit Freude an technischer Innovation, Code-Qualität und Automatisierung.
- Sehr gute Deutsch- und gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift sind zwingend erforderlich.
Das erwartet Dich
- Spannende Projekte: Unbefristeter Job, abwechslungsreiche Aufgaben und schnelle Verantwortung für eigene Aufgaben.
- Teamarbeit: Kurze Wege, regelmäßiger Austausch und Feedback.
- Top Einarbeitung: Individuelles Onboarding mit Mentor und monatliche Weiterbildungen an der MSR Academy.
- Entwicklung: Halbjährliche Mitarbeitergespräche und klare Karriereschritte.
- Attraktive Vergütung: Systematische Gehaltsentwicklung, Deutschlandticket, Firmenbike und Firmenwagen.
- Teamgeist: Jährliches Europa-Seminar, Team-Events & Feel Good-Aktivitäten.
- Flexibilität: Modernes Büro mit großem Garten, Home-Office-Möglichkeit, flexible Arbeitszeiten.
- Work-Life-Balance: 29 Tage Urlaub zzgl. Rosenmontag sowie die Option auf Sabbatical und weitere freie Tage.
Lead Data Analyst (w/m/d) Arbeitgeber: hzaborowski - Der Mensch im Recruiting
Unser Kunde ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern spannende Projekte und eine unbefristete Anstellung in einem dynamischen Umfeld bietet. Mit einem starken Fokus auf Teamarbeit, individueller Einarbeitung und kontinuierlicher Weiterbildung fördert das Unternehmen die persönliche und berufliche Entwicklung seiner Mitarbeiter. Zudem profitieren die Angestellten von attraktiven Vergütungsmodellen, flexiblen Arbeitszeiten und einer ausgeglichenen Work-Life-Balance in der lebendigen Stadt Köln.
Kontaktdaten:
hzaborowski - Der Mensch im Recruiting Recruiting-Team
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Lead Data Analyst (w/m/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 hzaborowski - Der Mensch im Recruiting 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 Lead Data Analyst (w/m/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 Lead Data Analyst (w/m/d) bei hzaborowski - Der Mensch im Recruiting gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei hzaborowski - Der Mensch im Recruiting 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 hzaborowski - Der Mensch im Recruiting entscheidend sein!
