Auf einen Blick
- Aufgaben: Analysiere große Datensätze und entwickle Lösungen für fundierte Entscheidungen.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen im Bereich Datenanalyse und Business Intelligence.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, flexible Arbeitszeiten und Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Dynamisches Team mit großartigen Entwicklungschancen.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datenanalyse und mache einen echten Unterschied.
- Qualifikationen: Abschluss in Informatik oder verwandtem Bereich und Erfahrung in Datenanalyse.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Responsibilities
- Partner with engineering, operations, program management, and business stakeholders to understand objectives, define reporting requirements, and deliver analytics solutions that support informed decision-making.
- Analyze large, complex datasets to identify trends, anomalies, performance gaps, risks, and opportunities for operational improvement.
- Conduct data quality assessments, validation, and verification activities to ensure accuracy, completeness, consistency, and integrity across multiple data sources.
- Design, implement, automate, and maintain scalable data collection, transformation, validation, and reporting processes.
- Develop and maintain dashboards, KPI scorecards, reports, and self‑service analytics solutions that provide visibility into operational performance, program health, technical metrics, and business outcomes.
- Build data validation frameworks, monitoring processes, and quality controls to proactively identify and resolve data issues.
- Collaborate with technical teams to enhance data models, reporting structures, metadata management practices, and overall data governance initiatives.
- Translate complex technical findings into clear, concise, and actionable recommendations for both technical and executive audiences.
- Drive process improvements through automation, standardization, and implementation of scalable analytics and reporting solutions.
- Support root cause investigations by leveraging data to identify drivers of operational issues, risks, and performance challenges.
- Document methodologies, business requirements, reporting processes, and data quality standards to ensure consistency and scalability.
Requirements
- Bachelor's degree in Computer Science, Computer Engineering, Information Systems, Data Analytics, or a related technical field.
- 5–7 years of professional experience in data analytics, business intelligence, reporting, data quality management, or a related discipline.
- 4+ years of experience conducting data quality validation and verification to ensure data accuracy, completeness, and consistency across multiple systems and sources.
- 4+ years of experience analyzing large datasets to identify trends, anomalies, risks, gaps, and opportunities for improvement.
- 3+ years of experience developing dashboards, reports, and visualizations using Power BI, Tableau, or similar business intelligence platforms.
- Experience designing and implementing data quality monitoring, validation, and governance processes.
- Experience automating manual workflows using scripting, workflow automation, or data integration technologies.
- Strong analytical, troubleshooting, problem‑solving, and investigative skills.
- Excellent written and verbal communication skills with the ability to present complex findings to both technical and non‑technical audiences.
- Demonstrated success delivering scalable solutions that improve operational visibility, efficiency, and data reliability.
- Core Competencies
Demonstrates expertise in data analytics, data quality management, and business intelligence, with a strong focus on developing scalable reporting solutions and dashboards.
Proficient in translating complex data findings into actionable insights for diverse audiences.
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Data Engineer – Data Analytics, Business Intelligence Arbeitgeber: Jobtailor
Als Global Director B2B – Business Development bei uns profitieren Sie von einer dynamischen und innovativen Arbeitsumgebung, die auf Zusammenarbeit und Kreativität setzt. Wir bieten Ihnen nicht nur attraktive Vergütungsmodelle und umfassende Weiterbildungsmöglichkeiten, sondern auch die Chance, in einem internationalen Team zu arbeiten, das Vielfalt und persönliche Entwicklung fördert. Unsere Unternehmenskultur legt großen Wert auf Flexibilität und Work-Life-Balance, sodass Sie Ihre Karriereziele in einem unterstützenden Umfeld erreichen können.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Data Engineer – Data Analytics, Business Intelligence 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 Jobtailor 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 Engineer – Data Analytics, Business Intelligence 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 Engineer – Data Analytics, Business Intelligence bei Jobtailor gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Jobtailor 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 Jobtailor entscheidend sein!
