Auf einen Blick
- Aufgaben: Analysiere Daten und entwickle Power BI-Dashboards für die Logistik.
- Unternehmen: MADSACK, ein innovativer Medienkonzern mit starkem Fokus auf Journalismus.
- Vorteile: Flexibles Arbeiten, 28 Urlaubstage und ein sicherer Arbeitsplatz.
- Weitere Informationen: Motiviertes Team mit flachen Hierarchien und offener Feedbackkultur.
- Warum dieser Job: Gestalte die digitale Transformation in der Logistik und mache einen echten Unterschied.
- Qualifikationen: Mindestens zwei Jahre Erfahrung in Digital Analytics und Kenntnisse in SQL und Python.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 36000 - 60000 € pro Jahr.
Als Teil des Teams im Bereich Post und Logistik trägst du bei uns Verantwortung dafür, dass die physische Verbindung zu unseren Leserinnen und Lesern als auch zu unseren Kundinnen und Kunden aufrechterhalten bleibt. Du sorgst dafür, dass unsere Medienprodukte und Dienstleistungen dort ankommen, wo sie gebraucht werden. In einem sich stetig wandelnden Markt bist du der Garant für Verlässlichkeit, Service und die pünktliche Zustellung – Tag für Tag.
Wir suchen am Standort Hannover in Vollzeit einen Data Analyst (d/m/w). Wir sind MADSACK – ein Arbeitgeber, bei dem jeden Tag Geschichte geschrieben wird. Unsere DNA ist ein unabhängiger, überparteilicher und kritischer Journalismus. Mit unserer Arbeit tragen wir jeden Tag ein Stück dazu bei, unsere Demokratie zu schützen und die Medienlandschaft von Morgen zu gestalten. Das gelingt uns, weil wir viel Raum für eigenverantwortliches Handeln sowie persönliche Entwicklung geben und für einen gemeinsamen Wertekompass einstehen.
Als Data Analyst in der Logistik bist du verantwortlich für:
- Aufbau und Maintenance der Power BI-Dashboards des Fachbereichs
- Gestaltung des Bereichs Data von Collection bis Insight zusammen mit dem zentralen Data-Team
- Ableitung konkreter Handlungsempfehlungen auf Basis Deiner Analysen und Entwicklung neuer Datenprodukte
- Kommunikation datengetriebener Insights
- Vorantreiben der digitalen Transformation im Logistik-Fachbereich
Du hast:
- Mindestens zwei Jahre Berufserfahrung und bist in der digitalen Welt zu Hause
- Begeisterung für Daten und Analysen sowie für die Business-Seite
- Expertise in Digital Analytics und idealerweise erste Erfahrung im Logistikbereich
- Expertise für Microsoft Power BI
- Erste Programmiererfahrung in SQL und idealerweise in Python
- Idealerweise Kenntnisse im Umgang mit BigQuery, dem Kernstück unserer Data Platform basierend auf der Google Cloud
- Kommunikative Fähigkeiten, Zielorientierung und ein hohes Maß an Eigenantrieb
Rahmenbedingungen:
- Vergütung nach freier Vereinbarung und ein eigener Verantwortungsbereich mit selbstständigen Arbeitstätigkeiten
- Flexibilität: Durch 28 Urlaubstage sowie der Möglichkeit des mobilen Arbeiten kannst du deinen Alltag flexibel gestalten
- Sicherheit: Wir bieten als Teil der MADSACK Mediengruppe, einem der größten Medienkonzerne Deutschlands, einen sicheren Arbeitsplatz und sind im Digitalen auf Wachstumskurs
- Teamzusammenhalt: Ein motiviertes Team, offene Feedbackkultur und flache Hierarchien
- Benefits vor Ort: Eine gute Verkehrsanbindung, vergünstigte Jobtickets sowie ein vergünstigtes Abo unserer Medienmarken
Data Analyst (d/m/w) Arbeitgeber: Lokalboten
MADSACK ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern in Hannover nicht nur einen sicheren Arbeitsplatz in einem der größten Medienkonzerne Deutschlands bietet, sondern auch Raum für persönliche Entwicklung und eigenverantwortliches Handeln. Mit flexiblen Arbeitszeiten, 28 Urlaubstagen und einer offenen Feedbackkultur fördert das Unternehmen ein motiviertes Teamumfeld, in dem datengetriebene Insights und innovative Lösungen im Logistikbereich aktiv gestaltet werden können.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Data Analyst (d/m/w) 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 Lokalboten 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 Analyst (d/m/w) 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 Analyst (d/m/w) bei Lokalboten gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Lokalboten 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 Lokalboten entscheidend sein!
