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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Analyze data trends and create reports to support decision-making.
- Arbeitgeber: Join a dynamic team at a leading tech company focused on innovation.
- Mitarbeitervorteile: Enjoy flexible working hours, remote work options, and great corporate perks.
- Warum dieser Job: Make an impact with your analytical skills in a collaborative and inclusive culture.
- Gewünschte Qualifikationen: A background in data analysis or related fields is preferred; passion for numbers is a must!
- Andere Informationen: Opportunity for growth and learning in a fast-paced environment.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 36000 - 60000 € pro Jahr.
Data Analyst (w/m/d) Standort: Wien Berufsfeld: Informationstechnologie Das sind wir Wir verbinden modernste digitale Produkte mit dem stärksten Filialnetz der Post. Wir stellen die Menschen und ihre Bedürfnisse in den Mittelpunkt. Wir sind die Bank, die’s versteht. Die Bank, die’s ermöglicht. Dieses Kund*innenversprechen möchten wir weiter stärken. Deshalb suchen wir Menschen, die durch Verlässlichkeit, praktische Lösungen, Qualität und Innovation überzeugen. Wenn du die bank99 aktiv mitgestalten willst und Spaß daran hast, deine Ideen direkt umzusetzen, bist du bei uns genau richtig. Und nicht nur das: Neben vielversprechenden Karrieremöglichkeiten legen wir großen Wert auf Familienfreundlichkeit, Voll- und Teilzeitmodelle sowie zahlreiche weitere Benefits. Was bei dir ankommt * 400,- Euro Essensbons * Gratis – bank99 Bankkonto * Homeoffice-Möglichkeit * Förderung von facheinschlägigen Weiter- und Ausbildungen Worauf es in diesem Job ankommt * Du verantwortest das Depot Reporting und ermöglichst den Fachbereichen datenbasierte Entscheidungen * Du entwickelst das Datenmodell weiter durch den Aufbau von Fakten-Views und Dimension-Views * Du generierst laufend Insights mittels tiefgehender Datenbankanalysen * Du verantwortest den semantischen Layer für PowerBI und bist für die Governance von PowerBI Reports verantwortlich * Du führst Kundenselektionen durch und ermöglichst so eine zielgerichtete Ansprache (Cross- & Upselling) unserer Bestandskunden * Du trägst durch deine nachvollziehbare, dokumentierte, und reproduzierbare Arbeitsweise dazu bei Potentiale zu identifizieren, um Kundenbedürfnisse noch besser zu erfüllen und die Zufriedenheit unserer Kunden weiter zu steigern Worauf es uns ankommt * Abgeschlossenes Finanzwirtschafts- oder Informatikstudium mit Schwerpunkt auf Datenanalyse, Datenmanagement oder einem ähnlichen Fachgebiet * Langjährige und umfassende Erfahrung mit Datenbankenabfragen * Fundierte Kenntnisse in Datenmodellierung und Datenmodellen von Banken * Datenvisualisierungen und Erstellung von Reports mit Power BI * Erfahrungen mit agilen Arbeitsweisen & Scrum Zeremonien * Sehr gute Sprachkenntnisse in Deutsch und Englisch Bezahlung ja nach Erfahrung und Qualifikation, jedoch mindestens EUR 3.176,92 (Bruttomonatsgehalt auf Vollzeitbasis laut Kollektivvertrag für Angestellte der Banken und Bankiers – Stand 04/2024) Ich freue mich über deine Bewerbung!Dein Recruiter Christian Informationen zum Datenschutz für Bewerber*innen der Österreichischen Post AG findest du unter karriere.post.at/datenschutz. Jetzt bewerben
Data Analyst (w/m/d) (m/w/d) Arbeitgeber: Karriere
Kontaktperson:
Karriere HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Data Analyst (w/m/d) (m/w/d)
✨Tip Number 1
Mach dich mit den gängigen Datenanalysetools vertraut, die in der Branche verwendet werden, wie SQL, Python oder R. Zeige in deinem Gespräch, dass du diese Tools nicht nur kennst, sondern auch praktisch anwenden kannst.
✨Tip Number 2
Bereite dich darauf vor, konkrete Beispiele für deine bisherigen Projekte zu nennen, bei denen du Daten analysiert und wertvolle Erkenntnisse gewonnen hast. Das zeigt, dass du nicht nur theoretisches Wissen hast, sondern auch praktische Erfahrung.
✨Tip Number 3
Informiere dich über die aktuellen Trends und Herausforderungen im Bereich Data Analytics. Wenn du im Vorstellungsgespräch zeigst, dass du die Branche verstehst und proaktiv Lösungen vorschlagen kannst, hinterlässt das einen positiven Eindruck.
✨Tip Number 4
Netzwerke mit anderen Fachleuten in der Datenanalyse-Community. Besuche Meetups oder Online-Webinare, um Kontakte zu knüpfen und möglicherweise Insider-Informationen über offene Stellen zu erhalten. Das kann dir helfen, einen Fuß in die Tür zu bekommen.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Data Analyst (w/m/d) (m/w/d)
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Verstehe die Anforderungen: Lies die Stellenbeschreibung sorgfältig durch und achte auf spezifische Anforderungen und Qualifikationen, die für die Position als Data Analyst wichtig sind.
Hebe relevante Erfahrungen hervor: Betone in deinem Lebenslauf und Anschreiben deine Erfahrungen mit Datenanalyse-Tools, Programmiersprachen wie Python oder R sowie deine Fähigkeit, datenbasierte Entscheidungen zu treffen.
Motivationsschreiben: Verfasse ein überzeugendes Motivationsschreiben, das deine Leidenschaft für Datenanalyse und deine Motivation, bei diesem Unternehmen zu arbeiten, deutlich macht. Zeige, wie du zur Erreichung der Unternehmensziele beitragen kannst.
Prüfe deine Unterlagen: Bevor du deine Bewerbung einreichst, überprüfe alle Dokumente auf Rechtschreibfehler und stelle sicher, dass sie klar und professionell formatiert sind. Eine gut strukturierte Bewerbung hinterlässt einen positiven Eindruck.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Karriere vorbereitest
✨Verstehe die Daten
Mach dich mit den gängigen Datenanalysetools und -techniken vertraut. Sei bereit, konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Erfahrung zu nennen, in denen du Daten analysiert und interpretiert hast.
✨Fragen vorbereiten
Bereite einige Fragen vor, die du dem Interviewer stellen kannst. Das zeigt dein Interesse an der Position und hilft dir, mehr über die Unternehmenskultur und die Erwartungen an die Rolle zu erfahren.
✨Analytisches Denken demonstrieren
Sei bereit, deine analytischen Fähigkeiten zu zeigen. Du könntest gebeten werden, ein Beispiel für ein Problem zu geben, das du gelöst hast, oder eine Datenanalyse durchzuführen. Übe solche Szenarien im Voraus.
✨Soft Skills betonen
Neben technischen Fähigkeiten sind auch Soft Skills wichtig. Zeige, dass du gut im Team arbeiten kannst und kommunikationsstark bist. Diese Eigenschaften sind entscheidend für die Zusammenarbeit mit anderen Abteilungen.
