Auf einen Blick
- Aufgaben: Analysiere und verbessere die Qualität mehrsprachiger Daten und arbeite mit Linguistik- und Engineering-Teams zusammen.
- Unternehmen: Lightcast, ein globaler Marktführer für Arbeitsmarkteinblicke.
- Vorteile: Flexible Arbeitszeiten, internationale Zusammenarbeit und wertvolle Erfahrungen in der Datenanalyse.
- Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datenqualität und arbeite an spannenden, globalen Projekten.
- Qualifikationen: Deutschkenntnisse und Erfahrung in der Datenanalyse sind erforderlich.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 42750 - 52250 € pro Jahr.
Als Data Analyst (Deutsch) unterstützen Sie die globalen Dateninitiativen von Lightcast, indem Sie die Qualität mehrsprachiger Daten analysieren und verbessern. In enger Zusammenarbeit mit den Linguistik- und Engineering-Teams helfen Sie bei der Entwicklung von Parsern, bewerten Textklassifizierer und übersetzen wichtige Taxonomien, um sicherzustellen, dass wir qualitativ hochwertige Daten an Kunden in globalen Märkten liefern.
Dies ist eine Vollzeitstelle (40 Stunden pro Woche) für unabhängige Auftragnehmer für bis zu 6 Monate und erfordert, dass die Kandidaten ihren eigenen Laptop und einen zuverlässigen Internetzugang bereitstellen.
Hauptverantwortlichkeiten:
- Datenqualität mehrsprachiger Textklassifizierer analysieren und verbessern
- Mit Linguistik- und Engineering-Teams zusammenarbeiten, um Parser in mehreren Sprachen zu entwickeln
- Taxonomien, einschließlich Fähigkeiten, Titel und Berufe, übersetzen
- Daten mit Excel und anderen Datenanalysetools analysieren und bereinigen
- Expertise in Sprache, Daten und Textanalyse anwenden, um qualitativ hochwertige globale Daten zu unterstützen
Ausbildung und Erfahrung:
- Fähigkeit, Deutsch zu lesen und zu schreiben, erforderlich, einschließlich Verständnis der Sprachsyntax und strukturellen Analyse
- Zuverlässiger Laptop und Internetzugang erforderlich
- Bevorzugt wird ein Bachelor-Abschluss in Linguistik, Datenanalyse, Natural Language Processing (NLP) oder einem verwandten Bereich
- Mehrsprachige Kandidaten werden stark bevorzugt, insbesondere solche mit Kenntnissen in Niederländisch oder Türkisch
- Erfahrung mit Microsoft Excel, einschließlich VLOOKUPs, Datenbereinigung und Funktionen
- Kenntnisse in Abfragesprachen wie SQL
- Fortgeschrittene Kenntnisse im Schreiben von Regeln mit regulären Ausdrücken (RegEx)
- Kenntnisse in Textanalyse oder Prinzipien des maschinellen Lernens
- Erfahrung mit Datenanalyse unter Verwendung von Tools wie Excel
- Fähigkeit, repetitive, detailorientierte Arbeiten mit Genauigkeit und Konsistenz auszuführen
- Fähigkeit, komplexe Anweisungen zu befolgen, mit Unklarheiten umzugehen und unabhängig zu arbeiten
- Starkes Gefühl für Dringlichkeit, Organisation und Zeitmanagement
Lightcast ist ein globaler Marktführer für Arbeitsmarkteinblicke mit Hauptsitz in Moskau, ID (USA) und Büros im Vereinigten Königreich, Europa und Indien. Wir arbeiten mit Partnern auf sechs Kontinenten zusammen, um wirtschaftlichen Wohlstand und Mobilität zu fördern, indem wir die benötigten Einblicke bereitstellen, um unsere Menschen, Institutionen und Unternehmen sowie unsere Gemeinschaften aufzubauen und zu entwickeln.
Lightcast ist stolz darauf, ein Arbeitsplatz mit Chancengleichheit zu sein und diskriminiert nicht aufgrund von bundesstaatlich geschützten Status. Lightcast hat sich immer für Vielfalt in Gedanken und einzigartigen Perspektiven eingesetzt. Wir suchen dynamische Fachleute aus allen Hintergründen, um unser Team zu verstärken, und ermutigen unsere Mitarbeiter, ihr authentisches, originelles und bestes Selbst zur Arbeit zu bringen.
Data Analyst (German) Arbeitgeber: Medium
Contentsquare ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern eine inklusive und unterstützende Arbeitsumgebung bietet. Mit einem starken Fokus auf berufliche Entwicklung, flexiblen Arbeitsmodellen und einer Vielzahl von sozialen Aktivitäten fördert das Unternehmen das Wachstum und die Bindung seiner Mitarbeiter. Die Möglichkeit, an innovativen Projekten in einem dynamischen Team zu arbeiten, macht Contentsquare zu einem attraktiven Arbeitsplatz für alle, die einen bedeutenden Einfluss im Bereich Growth Marketing ausüben möchten.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Data Analyst (German) 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 Medium 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 (German) 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 (German) bei Medium gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Medium 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 Medium entscheidend sein!
