Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle innovative Analytiklösungen und arbeite eng mit Kunden zusammen.
- Unternehmen: Dematic, ein globales Unternehmen mit einem Team von Softwareexperten.
- Vorteile: Karriereentwicklung, wettbewerbsfähige Vergütung und globale Möglichkeiten.
- Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit hervorragenden Wachstumschancen.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Analytik und mache einen echten Unterschied für unsere Kunden.
- Qualifikationen: Erfahrung in Datenvisualisierung, Projektmanagement und Kundenbetreuung erforderlich.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 78000 € pro Jahr.
Dies ist eine spannende Gelegenheit, dem Software Center of Excellence von Dematic als Analytics Engineer beizutreten. Als Teil dieses globalen Teams von Softwareexperten werden Sie robuste organisatorische Fähigkeiten in Vertrieb, Design, Engineering und Support entwickeln, um außergewöhnliche Software für unsere Kunden bereitzustellen.
Als Spezialist sind Sie verantwortlich für die End-to-End-Implementierung von Analyseprojekten mit Dematic-Kunden, während Sie die Dienstleistungspipeline vorantreiben und eine wichtige Stimme intern für die Weiterentwicklung des Analyse-Dienstleistungsprogramms sein werden. Dies ist sowohl eine funktionsübergreifende Rolle innerhalb der Organisation als auch eine Schlüsselrolle im Kundenkontakt. Ein erfolgreicher Kandidat hat außergewöhnliche Leistungen, Innovation, Kreativität und Einsicht in einer ähnlichen Rolle nachgewiesen.
Wir bieten:
- Karriereentwicklung
- Wettbewerbsfähige Vergütung und Sozialleistungen
- Globale Möglichkeiten
Aufgaben und Qualifikationen:
Aufgaben- Arbeitet mit Endbenutzern der Kunden zusammen, um Analyseanforderungen zu definieren, und arbeitet mit dem internen Team, um Lösungen zu konzipieren, zu entwerfen und bereitzustellen.
- Arbeitet unabhängig, innerhalb von Teams und mit verschiedenen Arten von Fähigkeiten (Geschäft, Datenarchitekt, andere technische Ressourcen).
- Führt Geschäftsprozessanalysen, -abbildungen und -designs durch.
- Stellt eine qualitativ hochwertige Bereitstellung von Softwareberatungsdiensten und die allgemeine Kundenzufriedenheit sicher.
- Leitet die Entwicklung und Dokumentation von Dienstleistungen.
- Zeigt den Kunden während der Verkaufsphase tiefes Wissen, während er die Breite und Tiefe der Dematic-Lösungen und -Expertise repräsentiert.
- Unterstützt die Vertriebsorganisation und treibt die Pipeline-Generierung von Analyseberatungsdiensten voran.
- Erfolgreiche Erfahrung im Kundenmanagement, Projektmanagement und der Dienstleistungsbereitstellung.
- Erfahrung mit Datenvisualisierungs- und Analysetools wie Tableau, PowerBI, QlikView oder Superset ist erforderlich.
- Erfahrung in der Zusammenarbeit mit Geschäftsanwendern zur Konzeption, Erstellung und Bereitstellung von Analyse-Lösungen, Dashboards und Berichten.
- Fundierte Erfahrung mit Microsoft SQL Server, Oracle und/oder Google BigQuery.
- Allgemeines Wissen über MHE-Technologien und Lagersysteme oder ähnliche Bereiche ist bevorzugt.
- Spezielles Fachwissen und Kenntnisse in der Logistik- und Lieferkettenbranche sind von Vorteil.
- Ausgezeichnete schriftliche und mündliche Kommunikationsfähigkeiten, einschließlich Präsentationsfähigkeiten und Kenntnisse von Softwaretools (MS PowerPoint, MS Visio).
- Bereitschaft zu reisen, um die Bedürfnisse der Kunden zu erfüllen, typischerweise weniger als 5%.
- Erfahrung in der Durchführung von Anforderungsanalysen, Treffen mit Geschäftspartnern und Anwendung von Lösungen auf Kundenherausforderungen.
- Kenntnisse in fortgeschrittenen Analysetools wie SAS, R oder Python sind erforderlich.
- Kenntnisse in cloudbasierten Technologien sind bevorzugt.
- Mindestens 3 Jahre Erfahrung in einer verwandten Rolle.
Analytics Engineer (m/w/d) Arbeitgeber: KION
Dematic ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern die Möglichkeit bietet, in einem dynamischen und innovativen Umfeld zu arbeiten. Mit einem starken Fokus auf Karriereentwicklung, wettbewerbsfähigen Vergütungen und globalen Chancen fördert das Unternehmen eine Kultur der Zusammenarbeit und des Wissensaustauschs. Die Position des Analytics Engineer ermöglicht es Ihnen, an spannenden Projekten zu arbeiten und Ihre Fähigkeiten in einem internationalen Team weiterzuentwickeln, während Sie gleichzeitig einen direkten Einfluss auf die Zufriedenheit unserer Kunden haben.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Analytics Engineer (m/w/d) 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 KION 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 Analytics Engineer (m/w/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 Analytics Engineer (m/w/d) bei KION gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei KION 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 KION entscheidend sein!
