Auf einen Blick
- Aufgaben: Leite Kunden bei der Nutzung von Daten und Analytics für nachhaltige Energieziele.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen im Energiesektor mit Fokus auf Technologie und Nachhaltigkeit.
- Vorteile: Flexible Arbeitszeiten, Weiterbildungsmöglichkeiten und ein unterstützendes Team.
- Weitere Informationen: Flache Hierarchien und ein dynamisches Arbeitsumfeld mit großartigen Entwicklungschancen.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Energie mit modernster Technologie und einem positiven Einfluss.
- Qualifikationen: Erfahrung in Datenanalyse und Kundenbetreuung, idealerweise im Energiesektor.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 55000 - 70000 € pro Jahr.
Hilf uns, Technologie zu nutzen, um einen großen grünen Eindruck im Universum zu hinterlassen! Kraken ist ein Technologieunternehmen, das sich auf die Schaffung eines intelligenten, nachhaltigen Energiesystems konzentriert. Wir optimieren erneuerbare Energien, schaffen ein intelligenteres Netz und ermöglichen es Versorgungsunternehmen, hervorragende Kundenerlebnisse zu bieten. Unser Betriebssystem für Energie transformiert die Branche weltweit zum Nutzen aller.
Wir suchen einen brillanten Senior Data & Analytics Client Delivery Lead, der den Kunden hilft, die Daten von Kraken vollständig zu nutzen und ihr Datenteam sowie ihre Fähigkeiten zu transformieren. Sie sollten umfangreiche Erfahrung in der Analyse in einem modernen Datenteam mitbringen (z. B. Datenanalyse, Business Intelligence oder verwandte Bereiche) und eine Leidenschaft für den Übergang zu sauberer Energie haben – Erfahrung im Energiesektor ist von Vorteil!
In dieser Rolle arbeiten Sie direkt mit Kraken-Kunden zusammen, um ihnen zu helfen, moderne, transformative Daten- und Analysefähigkeiten als Teil ihrer umfassenderen Kraken-Transformation zu entwickeln. Sie werden sie in der Nutzung von Kraken-Daten schulen und sie beim Aufbau kritischer Berichterstattung und aufschlussreicher Analysen unterstützen.
Was Sie tun werden:
- Leiten Sie Kunden bei der Neudefinition kritischer Berichterstattung und Analysen zur Nutzung neuer Kraken-Daten und Konzepte.
- Beraten Sie Kunden, einschließlich der Unternehmensführung, zu Themen wie dem Aufbau einer leistungsstarken Datenorganisation und der Verfolgung einer Datenstrategie.
- Definieren und priorisieren Sie strategisch die Datenbedürfnisse der Kunden, um den Produktfahrplan zu beeinflussen.
- Arbeiten Sie mit der Technik zusammen, um neue Datenfunktionen und Anforderungen zu liefern, die auf die Anwendungsfälle der Kunden abgestimmt sind.
- Schulen Sie das breitere Team von Kraken in der Kundenlieferung, damit sie effektive Datenfragen stellen können.
Was Sie mitbringen sollten:
- Abschluss in einem relevanten Bereich mit Erfahrung in der Kundenlieferung oder Produktverantwortung.
- Mehrjährige Erfahrung in der Datenanalyse oder Business Intelligence.
- Starke Vertrautheit mit modernen Datenpraktiken und -tools.
- Ausgezeichnete Kommunikations-, Kooperations- und Präsentationsfähigkeiten.
- Geduld, da unsere Kunden große Transformationen durchlaufen, die Zeit benötigen.
Kraken ist ein zertifizierter Great Place to Work in mehreren Ländern. Wir sind ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit bietet und keine Diskriminierung aufgrund geschützter Merkmale vornimmt.
Client Data & Analytics Lead (f/m/d) Arbeitgeber: Kraken
Kraken ist ein hervorragender Arbeitgeber, der eine dynamische und unterstützende Arbeitsumgebung in Berlin bietet. Mit einem starken Fokus auf nachhaltige Energie und innovativen Technologien fördern wir nicht nur das Wachstum unserer Mitarbeiter, sondern auch eine positive Unternehmenskultur, die Vielfalt und Zusammenarbeit schätzt. Unsere Mitarbeiter haben die Möglichkeit, aktiv an der Gestaltung einer besseren Zukunft mitzuwirken und profitieren von flexiblen Arbeitsbedingungen sowie umfangreichen Entwicklungsmöglichkeiten.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Client Data & Analytics Lead (f/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 Kraken 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 Client Data & Analytics Lead (f/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 Client Data & Analytics Lead (f/m/d) bei Kraken gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Kraken 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 Kraken entscheidend sein!
