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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Transform data into insights using SAS, SQL, and Python for pricing and product analytics.
- Arbeitgeber: Join ING, an innovative international company that values empowerment and diversity.
- Mitarbeitervorteile: Enjoy perks like hybrid work, personal development budgets, and free Germany ticket.
- Warum dieser Job: Be part of a vibrant culture where your analytical skills make a real impact.
- Gewünschte Qualifikationen: Degree in IT, Statistics, or similar; experience with complex data and strong analytical skills required.
- Andere Informationen: No cover letter needed; just send your resume to apply!
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 36000 - 60000 € pro Jahr.
Du verwandelst Daten in Informationen und Wissen? Auch komplexeste Sachverhalte sind eine willkommene Herausforderung für Dein Analysegeschick? Und Du möchtest in einem internationalen Konzern arbeiten, in dem Empowerment kein Buzzword ist, sondern gelebtes Prinzip unserer Unternehmenskultur? Perfekt! Bei der ING liegt der Fokus auf Innovation und Fortschritt – bist Du dabei? Bewirb Dich jetzt, Dein Lebenslauf reicht uns, um Dich kennenzulernen.
Deine Aufgaben
- Du bringst mittels SAS-Software Licht ins Dunkel unserer Daten, bereitest Datensätze transparent auf und schließt Dich für Reportings und Auswertungen mit den Product Tribes in Sachen Prioritäten kurz.
- Dein Analysegeschick wendest Du außerdem auf unsere Sales- und Service-Kampagnen sowie auf Pricing-Fragen an und ziehst so nicht nur datenbasierte Schlüsse, sondern unterstützt auch das Pricing Committee in der Beurteilung und Entscheidung neuer Preispunkte.
- Und natürlich gehst Du proaktiv an die Daten heran, hast den Durchblick und leitest so eigenständig Handlungsempfehlungen ab.
Dein Profil
- Abgeschlossenes Studium der Informatik, Statistik, Mathematik oder eine vergleichbare fachspezifische Ausbildung / Qualifikation
- Erfahrung im Umgang mit großen und komplexen Datenmengen
- Fit in SQL, idealerweise auch SAS und/oder Python sowie der Darstellung von Analyseergebnissen in PowerPoint
- Verständnis der Kundensichtweise in Prozessen und Verhalten
- Spaß an der Analyse wirtschaftlicher und pricingrelevanter Themen sowie kompetenter Umgang mit internen Stakeholdern
- Analytisch-ganzheitliches Denkvermögen, schnelle Auffassungsgabe und Konfliktfähigkeit
- Innovationsfreude und ein Sinn für nachhaltige Lösungen
- Fließendes Deutsch und Englisch in Wort und Schrift
Freu Dich auf zahlreiche Benefits
- Betriebliche Altersvorsorge, Vermögenswirksame Leistungen, kostenloses Deutschlandticket & Bike LeasING, Betriebsrestaurant
- Hybrides Arbeitsmodell: Zusätzlich zur Arbeit im Büro kannst Du auch mobil arbeiten – im Rahmen betrieblicher, gesetzlicher und regulatorischer Anforderungen.
- Individuelle Arbeitszeitmodelle, Sabbatical, Bezuschussung von Pflege- & Kinderbetreuungskosten
- Eigene Budgets für persönliche Entwicklung und Gesundheit plus persönliches Ausstattungsbudget für Deinen mobilen Arbeitsplatz
Bereit für einen neuen Job?
Bei der ING sind wir bunt und vielfältig: unterschiedliche Persönlichkeiten mit verschiedenen Perspektiven – in einer internationalen Kultur, in der wir uns wertschätzen. Dabei tragen wir Sneaker und Pumps, Hoodies und Anzüge. Weil Menschen nicht in Schubladen passen.
Das klingt ganz nach Dir?
Bewirb Dich jetzt einfach online bei uns – Dein Lebenslauf reicht uns, um Dich kennenzulernen, ein Anschreiben ist optional!
#J-18808-Ljbffr
Data Analyst – Pricing & Product Analytics (w/m/d) Arbeitgeber: ING Bank N.V.
Kontaktperson:
ING Bank N.V. HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Data Analyst – Pricing & Product Analytics (w/m/d)
✨Tip Nummer 1
Nutze dein Netzwerk! Sprich mit Leuten, die bereits in der Branche oder sogar bei der ING arbeiten. Sie können dir wertvolle Einblicke geben und möglicherweise sogar eine Empfehlung aussprechen.
✨Tip Nummer 2
Bereite dich auf technische Fragen vor! Da du mit SAS, SQL und Python arbeiten wirst, solltest du deine Kenntnisse in diesen Bereichen auffrischen und bereit sein, deine Fähigkeiten in einem praktischen Test zu demonstrieren.
✨Tip Nummer 3
Informiere dich über aktuelle Trends im Pricing und in der Datenanalyse. Zeige in deinem Gespräch, dass du nicht nur die Grundlagen beherrschst, sondern auch ein Verständnis für die neuesten Entwicklungen in der Branche hast.
✨Tip Nummer 4
Sei bereit, deine analytischen Fähigkeiten zu demonstrieren! Überlege dir Beispiele aus deiner bisherigen Erfahrung, wo du komplexe Daten analysiert und daraus Handlungsempfehlungen abgeleitet hast. Das wird dir helfen, dich von anderen Bewerbern abzuheben.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Data Analyst – Pricing & Product Analytics (w/m/d)
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Lebenslauf anpassen: Stelle sicher, dass dein Lebenslauf auf die spezifischen Anforderungen der Stelle als Data Analyst – Pricing & Product Analytics zugeschnitten ist. Betone relevante Erfahrungen mit Datenanalyse, SQL, SAS und Python.
Datenanalyse-Fähigkeiten hervorheben: Gehe in deinem Lebenslauf auf deine Fähigkeiten in der Datenanalyse ein. Zeige Beispiele für Projekte oder Aufgaben, bei denen du komplexe Datenmengen bearbeitet und analysiert hast.
Verständnis der Kundensichtweise: Betone in deinem Lebenslauf, wie du die Perspektive der Kunden in deine Analysen einbeziehst. Dies zeigt, dass du nicht nur technisch versiert bist, sondern auch das Geschäft verstehst.
Sprache und Kommunikation: Da fließendes Deutsch und Englisch gefordert sind, stelle sicher, dass du deine Sprachkenntnisse klar angibst. Wenn möglich, füge Beispiele hinzu, wie du diese Fähigkeiten in der Vergangenheit eingesetzt hast.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei ING Bank N.V. vorbereitest
✨Verstehe die Datenanalyse-Tools
Mach dich mit den Tools vertraut, die in der Stellenbeschreibung erwähnt werden, insbesondere SAS und SQL. Sei bereit, spezifische Beispiele zu geben, wie du diese Tools in der Vergangenheit verwendet hast, um komplexe Daten zu analysieren.
✨Bereite dich auf praktische Fragen vor
Erwarte, dass dir praktische Fragen zur Datenanalyse gestellt werden. Überlege dir, wie du Daten aufbereiten und analysieren würdest, um datengestützte Entscheidungen zu treffen, und sei bereit, deine Denkweise zu erläutern.
✨Zeige dein Verständnis für Pricing-Strategien
Da die Rolle auch mit Pricing-Fragen zu tun hat, solltest du dich über aktuelle Trends und Strategien im Pricing informieren. Bereite dich darauf vor, wie du datenbasierte Empfehlungen für Preisentscheidungen abgeben würdest.
✨Kommunikation mit Stakeholdern
Hebe hervor, wie wichtig es ist, effektiv mit internen Stakeholdern zu kommunizieren. Bereite Beispiele vor, in denen du erfolgreich mit verschiedenen Teams zusammengearbeitet hast, um Analyseergebnisse zu präsentieren und Entscheidungen zu unterstützen.
