Auf einen Blick
- Aufgaben: Analysiere Kundenfeedbacks und leite Handlungsempfehlungen ab.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen im Bereich Customer Experience.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, flexible Arbeitszeiten und Entwicklungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Dynamisches Team mit Fokus auf Zusammenarbeit und Wachstum.
- Warum dieser Job: Gestalte das Kundenerlebnis mit datenbasierten Insights und innovativen Technologien.
- Qualifikationen: Studium in Wirtschaft, Informatik oder Data Science und Erfahrung in Data Analytics.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 45000 - 55000 € pro Jahr.
Data Analyst (m/w/d) für CoE Pricing & Product Analytics in Tribe Customer Interactions
Deine Aufgaben im Wesentlichen:
- Datenbasierte Analyse von qualitativen und quantitativen Kundenfeedbacks aus einer Vielzahl an Quellen unter Einsatz von Python, SAS und anderer einschlägiger Software
- Topic Modelling unter Nutzung von Large Language Models
- Signifikanzmessungen
- Matching von Kundenfeedbacks mit Kundendaten
- Datenaufbereitung und Visualisierung
- Ableitung von Handlungsempfehlungen und Optimierungspotentialen aus den Daten
Am besten bist Du geeignet, wenn Du:
- Abgeschlossenes Studium der Wirtschaftswissenschaften, Informatik, Mathematik, Statistik, Data Science oder eine vergleichbare fachspezifische Ausbildung bzw. Qualifikation im Bereich Customer Experience und Data Analytics.
- Einschlägige Berufserfahrung im Bereich Data Analytics / Data Science, idealerweise mit Bezug zu Customer Experience Themen
- Sicherer Umgang mit Python und SQL sowie BO oder anderen BI Tools. SAS oder Qualtrics Kenntnisse sind hilfreich.
- Know-how in der Anwendung von Textanalyse-Methoden wie LLM/NLP und statistischer Verfahren sowie im Umgang mit großen Datenmengen
- Umfangreiche Erfahrung mit Kundenbefragungen, Ergebnisauswertung und Reportings
- Fit in der Darstellung & Visualisierung von Analyseergebnissen in PowerPoint und im Umgang mit internen Stakeholdern
- Gespür für Kundenverhalten, prozessuales Verständnis sowie Spaß an der Analyse wirtschaftlicher und kundenorientierter Themen
- Ganzheitlich-analytisches Denkvermögen, schnelle Auffassungsgabe und Konfliktfähigkeit
- Deutsch auf muttersprachlichem Niveau und Englisch in Wort und Schrift
Summary: Location: Frankfurt, Type: Full time
Data Analyst for Customer Experience (m/w/d) Arbeitgeber: ING Banking
ING Wholesale Banking Germany bietet eine dynamische und unterstützende Arbeitsumgebung, in der Teamarbeit und individuelle Entwicklung großgeschrieben werden. Mit einem breiten Spektrum an Vorteilen, darunter ein attraktives Altersvorsorgeprogramm, flexible Arbeitszeitmodelle und umfangreiche Weiterbildungsmöglichkeiten, fördert das Unternehmen das Wachstum seiner Mitarbeiter. Die internationale Kultur in Frankfurt ermöglicht es Ihnen, an komplexen Transaktionen zu arbeiten und gleichzeitig von einem vielfältigen Team zu lernen, was die Position zu einer bedeutenden und bereichernden Erfahrung macht.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Data Analyst for Customer Experience (m/w/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 ING Banking 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 Analyst for Customer Experience (m/w/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 Data Analyst for Customer Experience (m/w/d) bei ING Banking gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei ING Banking 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 ING Banking entscheidend sein!
