Enterprise Data & Analytics Analyst – Platform Engineering

Enterprise Data & Analytics Analyst – Platform Engineering

Vollzeit 60000 - 75000 € / Jahr (geschätzt) Kein Homeoffice möglich
J

Auf einen Blick

  • Aufgaben: Verwalte die Enterprise Data & Analytics Plattform und sorge für höchste Qualität.
  • Unternehmen: Innovatives Unternehmen im Bereich Datenanalyse mit Fokus auf Teamarbeit.
  • Vorteile: Attraktives Gehalt, Gesundheitsleistungen und Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung.
  • Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit hervorragenden Aufstiegschancen.
  • Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datenanalyse und arbeite mit modernsten Technologien.
  • Qualifikationen: Bachelor-Abschluss in Informatik oder verwandten Bereichen und relevante Berufserfahrung.

Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 75000 € pro Jahr.

Responsibilities

  • Operational management and platform quality assurance of the Enterprise Data & Analytics Platform (EDAP) and its corresponding technology toolchain.
  • Manage both new technologies and capabilities as well as transitioning legacy systems for data & analytics as identified in the FHB Enterprise Data & Analytics strategy and roadmap.

Requirements

  • Bachelor’s degree in computer science, information systems, data science, mathematics, or quantitative analysis required.
  • Snowflake Foundation Course required.
  • AWS Cloud Foundation Course required.
  • SAP Certified Application Associate – SAP Business Objects Web Intelligence 4.2 required.
  • Tableau Desktop Specialist or equivalent required.
  • Thought Spot Professional or equivalent required (Certifications: If not already obtained, required to obtain within 1 year of employment).
  • 2+ years of relevant work experience, preferably in business intelligence, platform administration/reporting, or data engineering roles with increasing responsibilities and data & analytics tool capabilities.
  • Required experience may be obtained concurrently. 1 year of relevant data platform experience can be substituted with higher education qualifications in the areas of concentration above.
  • Working knowledge of database constructs, report writing/visualization, and spreadsheet applications.
  • Strong verbal, interpersonal and written communication skills essential to communicate with all levels of management and influencing skills to articulate, motivate and engage internal and external stakeholders.
  • Ability to deliver presentations in front of a large group when necessary.
  • Self‑motivated, organized to handle multiple tasks simultaneously, able to work independently with high level general supervision.
  • Ability to multi‑task effectively and manage multiple competing deadlines with a professional demeanor.
  • Ability to apply effective critical thinking skills towards complex problems and offer logical solutions.
  • Strong attention to detail with high levels of accuracy.
  • Ability to build trust and handle confidential matters judiciously.
  • Effective collaborator with the ability to use judgment and discretion and make decisions when required.
  • Core Competencies

Demonstrates expertise in operational management and quality assurance of data and analytics platforms, with a strong foundation in data visualization and reporting tools.

Proficient in leveraging cloud technologies and data engineering practices to enhance platform capabilities and support business intelligence initiatives.

#J-18808-Ljbffr

Enterprise Data & Analytics Analyst – Platform Engineering 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.

J

Kontaktdaten:

Jobtailor Recruiting-Team

StudySmarter Expertenrat🤫

Wir sind der Meinung, dass du so Enterprise Data & Analytics Analyst – Platform Engineering 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 Enterprise Data & Analytics Analyst – Platform Engineering mit Bravour zu bestehen

Operational Management
Plattform-Qualitätssicherung
Snowflake
AWS Cloud
SAP BusinessObjects Web Intelligence 4.2
Tableau Desktop
ThoughtSpot

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 Enterprise Data & Analytics Analyst – Platform Engineering 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!