Auf einen Blick
- Aufgaben: Analysiere große Datenmengen und entwickle innovative BI-Modelle.
- Unternehmen: Dynamisches, internationales Unternehmen mit spannenden Herausforderungen.
- Vorteile: 30 Tage Urlaub, flexible Arbeitszeiten und betriebliche Altersvorsorge.
- Weitere Informationen: Regelmäßige Teamevents für Spaß und Austausch.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft mit Daten und arbeite in einem motivierten Team.
- Qualifikationen: Erfahrung in Data Analytics und Kenntnisse in BI-Tools wie Power BI.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 45000 - 65000 € pro Jahr.
Deine Aufgaben
- Analyse und Auswertung großer Datenmengen aus unterschiedlichen Systemen (z.B. ERP, CRM, BI-Tools)
- Mitwirkung beim Aufbau und der Weiterentwicklung unserer Datenmodelle und BI-Strukturen inklusive Harmonisierung von Datenstrukturen
- Erstellung und Weiterentwicklung von Reports, Dashboards und KPIs zur Unternehmenssteuerung
- Ableitung von Handlungsempfehlungen auf Basis von Datenanalysen
- Sicherstellung der Datenqualität und Konsistenz über Systeme hinweg
- Unterstützung des Managements als datengetriebener Sparringspartner
- Mitarbeit bei Forecasts, Budgetanalysen und Performance-Reviews (z.B. Umsatz, Kosten, EBITDA)
- Unterstützung bei der Automatisierung und Optimierung von Reporting-Prozessen
- Enge Zusammenarbeit mit Fachbereichen (Finance, Operations, Sales, IT)
- Erstellung von Ad-hoc-Analysen für Management und Fachbereiche
- Mitarbeit in bereichsübergreifenden Projekten, insbesondere im Bereich Digitalisierung und Prozessoptimierung
Dein Profil
- Du verfügst über ein erfolgreich abgeschlossenes Studium in Betriebswirtschaftslehre, Wirtschaftswissenschaften, Mathematik, Informatik oder vergleichbar
- 5-8 Jahre Berufserfahrung im Bereich Data Analytics, Controlling oder Business Intelligence
- Du hast bereits fundierte Erfahrung im Umgang mit ETL-Prozessen sowie im Aufbau von relationalen Datenbanken gesammelt
- Du verfügst über Kenntnisse in der Anwendung von BI-Tools (z.B. Power BI) sowie in ETL-Prozessen und Datenbanksprachen (z.B. SQL), sowie Erfahrung mit ERP-Systemen (z.B. SAP S/4HANA)
- Kommunikationsstärke sowie Fähigkeit, komplexe Sachverhalte verständlich darzustellen
- Du bringst sehr gute Analyse-, Konzeptions- und Beratungskompetenzen mit und hast ein betriebswirtschaftliches Mindset
- Erfahrung in der Datenmodellierung und -validierung
- Teamfähigkeit und Stakeholder‑Management auf verschiedenen Ebenen
- Deine Freude beim Arbeiten mit Daten sowie bei der Zusammenarbeit mit Menschen treibt dich im Arbeitsalltag an
- Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift
Das bieten wir Dir
- Passion: Eine bedeutungsvolle und spannende Beschäftigung in einem internationalen, dynamischen und erfolgreichen Unternehmensumfeld
- Vertrauen: Eigenständiges und verantwortungsvolles Arbeiten
- Sicherheit: Festanstellung in einem aufstrebenden Unternehmen, vermögenswirksame Leistungen & betriebliche Altersvorsorge
- Work‑Life‑Balance: 30 Tage Urlaub & Gleitzeitregelung
- Karrierechancen: Persönliche & fachliche Entwicklung durch Schulungen und individuelle Entwicklungspläne
- Gesundheit: Ergonomisch gestaltete Arbeitsplätze im neuen Headquarter, frisches Obst & Getränke sowie Gesundheitsleistungen über Helios
- Zusatzleistungen: Corporate Benefits, Gutscheine, Zuschuss für Urban Sports Club / ÖPNV sowie Bike Leasing
- Mitarbeiter‑Events: Regelmäßige Team- & Firmenevents für Austausch, Spaß und ein starkes Wir‑Gefühl
Ansprechpartner
Für weitere Auskünfte und Informationen steht Talent Acquisition zur Verfügung.
(Senior) Data Analyst (m/w/d) Datenanalyse, Auswertung & Weiterentwicklung Arbeitgeber: Logoanzeigen
Als Auslieferungsfahrer (m/w/d) in Norddeutschland bieten wir Ihnen die Möglichkeit, Teil eines expandierenden Unternehmens zu werden, das großen Wert auf Sicherheit und Mitarbeiterentwicklung legt. Genießen Sie flexible Arbeitszeiten für eine ausgewogene Work-Life-Balance, eine attraktive Urlaubsregelung sowie die Unterstützung eines tollen Teams, das Ihnen den Einstieg erleichtert. Bei uns erwartet Sie eine abwechslungsreiche Tätigkeit mit direktem Kundenkontakt in einem regionalen Einsatzgebiet, das Ihnen die Chance gibt, Ihre Fähigkeiten weiterzuentwickeln.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so (Senior) Data Analyst (m/w/d) Datenanalyse, Auswertung & Weiterentwicklung 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 Logoanzeigen 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 (Senior) Data Analyst (m/w/d) Datenanalyse, Auswertung & Weiterentwicklung 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 (Senior) Data Analyst (m/w/d) Datenanalyse, Auswertung & Weiterentwicklung bei Logoanzeigen gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Logoanzeigen 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 Logoanzeigen entscheidend sein!
