Auf einen Blick
- Aufgaben: Definiere Kundenbedürfnisse und entwickle innovative Datenlösungen mit modernen Technologien.
- Unternehmen: Log-hub, ein kreatives Unternehmen mit flachen Hierarchien und innovativen Technologien.
- Vorteile: Flexible Arbeitszeiten, Home Office, individuelles Weiterbildung und ein Budget für deinen Arbeitsplatz.
- Weitere Informationen: Werde Teil eines dynamischen Teams und entwickle deine Expertise in einem spannenden Umfeld.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Supply Chain mit intelligenten Algorithmen und datenbasierten Entscheidungen.
- Qualifikationen: Abgeschlossenes Studium und erste Erfahrungen im Data Engineering/Analytics Bereich.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 49500 - 60500 € pro Jahr.
Wir bei Log-hub entwickeln innovative und massgeschneiderte Daten-, Analytics- und AI-Lösungen in der Nische von Supply Chain & Logistik.
Dadurch befähigen wir unsere Kunden mehr aus Daten zu machen, schaffen Transparenz und bieten intelligente und moderne Entscheidungsunterstützung.
Wir sind ein Unternehmen mit flachen Hierarchien, kreativen Köpfen und innovativen Technologien!
Jeder kann sich bei uns einbringen und zum Experten werden.
Der Wissensaustausch und die gegenseitige Unterstützung sind zentrale Erfolgsfaktoren.
We’re ONE Team mit dem Motto HAVE FUN!
Schliesst du dein Studium in kommender Zeit erfolgreich ab, oder hast du dein Studium bereits erfolgreich abgeschlossen und suchst den perfekten Einstieg?
Dann freuen wir uns auf deine Bewerbung.
- Deine Challenges
- Zusammen mit dem Kunden definierst du die Bedürfnisse, die für die Daten-Projekte relevant sind
- Du spezifizierst die technischen Aspekte und implementierst Data Pipelines mit modernen Technologien (Azure Cloud, Google Cloud, AWS, KNIME, etc.)
- Du entwickelst individuelle Lösungen mit intelligenten Algorithmen für grosse Datensets vom Aufbau der Architektur bis hin zur Visualisierung der Ergebnisse in aussagekräftigen Dashboards
- Du konzipierst und implementierst Simulations- und What-if-Modelle, um komplexe Supply-Chain- und Logistikentscheidungen datenbasiert zu bewerten und zu unterstützen.
- Du bist in einem mixed Team (Log-hub & Kunde) und agierst als Bindeglied und Übersetzer zwischen Fachbereich, IT und der Lösungsentwicklung
- Es macht dir Spass, dich in taktisch und strategischen Supply Chain & Logistik Herausforderungen auszutoben – Customized Demand Forecasting, automatisierte Optimierung von Touren, Netzwerk Design Analysen, Änderung von Produktionsstandorten basierend der BOM, etc.
- Das bringst du mit
- Abgeschlossenes Studium (Informatik, Wirtschaftsinformatik, Wirtschaftsingenieurwesen, Mathematik, Physik, o.ä.) mit der Leidenschaft, sich schnell in neue Themen einzuarbeiten
- Erste Erfahrungen im Data Engineering/Analytics Bereich z. B. im Rahmen eines Praktikums oder Traineeprogramms
- Leidenschaft für innovativen Technologien, Methoden und Themen wie Data Engineering, Analytics, Machine Learning, AI, Big Data, Simulationen, Cloud-Plattformen, sowie agilen Arbeitsweisen (z.
Scrum).
- Erste Erfahrungen in Daten Technologien sind von Vorteil, z., B. Microsoft Azure Synapse/Fabric, Databricks/Spark, Snowflake, Google Big Lake, AWS Lake Formation, etc.
- Teamplayer mit starken kommunikativen Fähigkeiten, der seine Expertise kundgibt
- Professionelles Auftreten und fliessende Deutsch‑ und Englischkenntnisse
- Das sind unsere Benefits für dich
- Individuelle Weiterbildung & schnelle Verantwortung.
- 60–80 % Home Office, DACH, flexible Arbeitszeiten.
- Budget für deinen persönlichen Arbeitsplatz.
- Vielfältige Kunden, Themen, Methoden und Technologien.
- Bist du technisch affin und hast Freude an Kundenkontakt und Beratung? Magst du es technisch hands‑on zu arbeiten? Dann ist Log‑hub genau das richtige Unternehmen!
- Wir freuen uns auf deine Bewerbung mit einem Motivationsschreiben in Englisch an
- #J-18808-Ljbffr
Data & Analytics Engineer (m/w/d) Arbeitgeber: Log-hub AG
Log-hub ist ein hervorragender Arbeitgeber, der innovative Lösungen im Bereich Daten und Analytics für die Supply Chain & Logistik entwickelt. Mit flachen Hierarchien und einem kreativen Team fördern wir den Wissensaustausch und bieten individuelle Weiterbildungsmöglichkeiten sowie flexible Arbeitszeiten, einschließlich 60–80 % Home Office. Bei uns hast du die Chance, in einem dynamischen Umfeld zu wachsen und an spannenden Projekten mit modernen Technologien zu arbeiten, während du gleichzeitig Teil eines Teams bist, das Spaß an der Arbeit hat.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Data & Analytics Engineer (m/w/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 Log-hub AG 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 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 Data & Analytics Engineer (m/w/d) bei Log-hub AG gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Log-hub AG 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 Log-hub AG entscheidend sein!
