Auf einen Blick
- Aufgaben: Strukturiere Rohdaten in saubere Datenmodelle und verbessere die Datenqualität.
- Unternehmen: Engagiertes Team bei JTL, das datengetriebene Entscheidungen unterstützt.
- Vorteile: Flexible Arbeitszeiten, spannende Projekte und ein dynamisches Arbeitsumfeld.
- Weitere Informationen: Wachse in einem kreativen Team mit tollen Entwicklungsmöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Gestalte innovative BI-Produkte und arbeite an echten Datenlösungen.
- Qualifikationen: Erfahrung mit SQL, Python und komplexen Datenmodellen erforderlich.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 55000 - 70000 € pro Jahr.
Als engagiertes und flexibles Team versorgen wir die JTL-Gruppe mit Daten und schaffen die Grundlage für datengetriebene Entscheidungen. Als zentrale Schnittstelle verwandeln wir verteilte Rohdaten in bedeutungsvolle Insights und legen Fokus auf Datenqualität und -transparenz. Genau hier übernimmst du die Verantwortung für Strategie und Umsetzung des Daten-Kerns.
Tätigkeiten
- Du strukturierst Rohdaten aus der JTL-Warenwirtschaft zu sauberen, dokumentierten Datenmodellen, auf denen Produkte und Analysen verlässlich aufsetzen.
- Du verantwortest die Datengrundlage für unser neues KI-gestütztes BI-Produkt und weitere Datenprojekte im Team.
- Du verbesserst Query-Performance und Datenqualität, damit kundennahe Dashboards schnell und aktuell bleiben.
- Du arbeitest eng mit Entwicklung, Produkt und Pilotkunden zusammen und übersetzt Business-Anforderungen in tragfähige Datenmodelle.
Anforderungen
- Mehrere Jahre praktische Erfahrung im Datenumfeld und die Fähigkeit, neue, komplexe Datenstrukturen schnell und eigenständig zu durchdringen.
- Sichere Arbeit mit SQL und Python sowie Erfahrung im Bau komplexer Datenmodelle mit hohen Anforderungen an Daten-Qualität und -Verfügbarkeit.
- Erfahrung im BI-/Analytics-Umfeld und das Wissen, wie man aus Daten verständliche Dashboards und echten Nutzen generiert.
- Die Fähigkeit, fachliche Anforderungen in technische Konzepte zu wandeln und dabei sicher mit technischen wie nicht-technischen Stakeholdern zu kommunizieren.
- Eine Kombination aus sorgfältiger Arbeit und der Fähigkeit, pragmatisch und effizient Ergebnisse zu liefern.
- Fließende Deutsch- und sichere Englischkenntnisse.
Bewerbungsprozess
- Recruiter Interview
- Hiring Manager Interview
- Executive Interview
Senior Analytics Engineer (w/m/d) Arbeitgeber: JTL-Software-GmbH
Die JTL-Gruppe ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern nicht nur ein dynamisches und flexibles Arbeitsumfeld bietet, sondern auch die Möglichkeit, an innovativen Datenprojekten zu arbeiten, die echte Mehrwerte schaffen. Mit einem starken Fokus auf Mitarbeiterentwicklung und Teamarbeit fördern wir eine Kultur des Wissensaustauschs und der kontinuierlichen Verbesserung, während wir gleichzeitig sicherstellen, dass unsere Mitarbeiter Zugang zu modernsten Technologien und Tools haben. In unserer zentralen Lage bieten wir zudem eine inspirierende Umgebung, die Kreativität und Zusammenarbeit anregt.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Senior Analytics Engineer (w/m/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 JTL-Software-GmbH 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 Senior Analytics Engineer (w/m/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 Senior Analytics Engineer (w/m/d) bei JTL-Software-GmbH gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei JTL-Software-GmbH 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 JTL-Software-GmbH entscheidend sein!
