Auf einen Blick
- Aufgaben: Unterstütze die Analyse und Dokumentation von Marketing Mix Modellen für spannende Projekte.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen mit einem dynamischen Team und kreativer Atmosphäre.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, flexible Arbeitszeiten, Weiterbildungsmöglichkeiten und ein modernes Arbeitsumfeld.
- Weitere Informationen: Tolle Entwicklungsmöglichkeiten in einem unterstützenden und kollaborativen Umfeld.
- Warum dieser Job: Werde Teil eines Teams, das datenbasierte Entscheidungen trifft und echten Einfluss hat.
- Qualifikationen: Abgeschlossenes Studium in einem quantitativen Bereich und erste Erfahrungen in der Datenanalyse.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 55000 - 70000 € pro Jahr.
Responsibilities
- Support the design, data preparation and documentation of Marketing Mix Models (MMM) for branding and/or performance objectives.
- Analyze heterogeneous data sources (e. g., media spend, campaign KPIs, sales/leads, promotion, pricing and seasonal data) and check data quality and plausibility.
- Contribute to modeling (e. g., regression, time‑series approaches, adstock/saturation functions) and assist in validating and interpreting results.
- Create scenarios and budget simulations and, together with the team, derive concrete optimization and action recommendations.
- Prepare results for different audiences (charts/slides, brief executive summaries) and present insights and recommendations in meetings/workshops – internally and to clients.
- Work closely with colleagues from Data Science, Consulting, Engineering and Marketing and develop your methods and tools on the job.
Requirements
- Completed degree (or near completion) with a quantitative focus, e. g. (Business) Informatics, Statistics, Mathematics, Economics, Data Science or a comparable field.
- Initial practical experience with data analysis (e. g. internship, working student role, thesis) and the motivation to get up to speed in Marketing Mix Modeling.
- Strong knowledge of statistics/econometrics (e. g., multiple regression, multivariate methods, time series analysis, hypothesis testing) and enjoyment in questioning models and validating them rigorously; knowledge of marketing/media KPIs is a plus.
- Programming/analysis skills in Python and/or R as well as confident use of Excel; SQL is an advantage.
- You enjoy collaborating with clients and external service providers/partners and are willing to gather requirements, coordinate alignments and represent results convincingly.
- Structured, careful working style, strong analytical thinking and the ability to explain complex relationships clearly.
- Team player, high willingness to learn and very good written and spoken German and English.
- #J-18808-Ljbffr
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Junior Data Analyst erhalten könnten
✨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 Junior Data Analyst 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 Junior Data Analyst 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!
