Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle datenbasierte Lösungen und erstelle Dashboards für datengestützte Entscheidungen.
- Unternehmen: Führendes Unternehmen im Bereich Datenanalyse mit innovativer Unternehmenskultur.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, flexible Arbeitszeiten und Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit großartigen Aufstiegschancen.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datenanalyse und beeinflusse wichtige Geschäftsentscheidungen.
- Qualifikationen: Bachelor-Abschluss in einem relevanten Fach und 5+ Jahre Erfahrung in der Datenanalyse.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Was Sie tun werden
- Eng mit Teams im gesamten Unternehmen zusammenarbeiten, um deren Datenanforderungen zu verstehen und Lösungen zu entwickeln, die datenbasierte Entscheidungen ermöglichen.
- Selbstbedienungs-Datenprodukte wie Dashboards und Tabellen aufbauen, pflegen und verbessern, um die Zeit bis zu Erkenntnissen zu verkürzen und die KPIs der Produktgruppen zu verfolgen.
- Schlüsselmetriken identifizieren und rigorose explorative Datenanalysen durchführen, um Entscheidungen und Geschäftspriorisierungen für Stakeholder auf hoher Ebene zu ermöglichen.
- Ergebnisse durch gut dokumentierte Analysen und Visualisierungen kommunizieren.
- Experimente entwerfen, durchführen und messen, um Geschäftshypothesen zu testen.
Was Sie benötigen
- Abschluss in Naturwissenschaften, Ingenieurwesen, IT oder Mathematik von erstklassigen Hochschulen.
- Über 5 Jahre Berufserfahrung in Datenanalyse und Business Intelligence.
- Starkes Verständnis von Datenbankdesigns und ETL-Prinzipien.
- Praktische Erfahrung mit SQL, Python/R.
- Erfahrung mit Analysetools wie Power BI, Tableau und Google Analytics beim Erstellen von Dashboards und Leistungskennzahlen.
- Starke Fähigkeit, Geschäftsprobleme im Kontext des Omni-Channel-Retail zu verstehen und Daten zur Lösung zu nutzen.
- Starke Fähigkeiten im Stakeholder-Management sowie die Fähigkeit, Erwartungen durchsetzungsfähig zu managen und zu verhandeln.
- Von Vorteil: Erfahrung in einem E-Commerce- oder produktbasierten Unternehmen.
- Ausgezeichnete Kommunikations-, Teamarbeit- und Problemlösungsfähigkeiten.
- Grundkenntnisse in maschinellen Lerntechniken wie Regression, Klassifikation usw.
Data Analytics - Manager Arbeitgeber: Lenskart
Als Arbeitgeber bieten wir Ihnen die Möglichkeit, in einem dynamischen Umfeld zu arbeiten, das Innovation und Zusammenarbeit fördert. Unsere Unternehmenskultur legt großen Wert auf persönliche Entwicklung und kontinuierliches Lernen, während wir gleichzeitig flexible Arbeitsbedingungen und ein unterstützendes Teamumfeld bieten. In dieser Rolle als Data Analytics Manager haben Sie die Chance, direkt mit Führungskräften zusammenzuarbeiten und Ihre analytischen Fähigkeiten in einem spannenden E-Commerce-Umfeld einzusetzen.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Data Analytics - Manager 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 Lenskart 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 Data Analytics - Manager 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 Data Analytics - Manager bei Lenskart gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Lenskart 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 Lenskart entscheidend sein!
