Auf einen Blick
- Aufgaben: Analysiere Daten und gewinne klare Einblicke für bessere Entscheidungen.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen im Bereich Recycling und nachhaltige Technologien.
- Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, virtuelle Unternehmensanteile und flexible Arbeitszeiten.
- Weitere Informationen: Flache Hierarchien und spannende Wachstumschancen in einem dynamischen Team.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft des Metallrecyclings und mache einen echten Unterschied.
- Qualifikationen: Mindestens 3 Jahre Erfahrung in der Datenanalyse und starke SQL-Kenntnisse.
ÜBER UNS
METYCLE: wo Innovation auf Nachhaltigkeit trifft. Wir gestalten die globale Sekundärmetallindustrie neu, um den zirkulären Fluss von Metallen zu beschleunigen. Durch die Kombination von globalem Handel, fortschrittlicher Verarbeitung und digitaler Intelligenz machen wir Sekundärmetalle vorhersehbarer, transparenter und skalierbarer, stärken industrielle Lieferketten und reduzieren die Abhängigkeit von der Primärmetallproduktion.
Und die Auswirkungen sind erheblich: Das Recycling von Aluminium kann die Treibhausgasemissionen im Vergleich zur Primäraluminiumproduktion um bis zu 95 % reduzieren. Und wir gehen noch weiter! Unsere SmartSorting Hubs kombinieren fortschrittliche Sortiertechnologie, Automatisierung und KI, um die Verarbeitung komplexer Schrottstoffe zu transformieren und ausgewählte Mischströme in besser definierte industrielle Rohstoffe umzuwandeln, während die Materialqualität und Rückverfolgbarkeit verbessert werden.
Seien Sie Teil einer entscheidenden Phase, in der wir die 600-Milliarden-Dollar-Schrottmetallindustrie ins 21. Jahrhundert bringen und einen neuen globalen Standard für Sekundärmetalle schaffen.
IHRE MISSION
- Analytics & Insights: Komplexe Geschäftsfragen in klare, umsetzbare Analysen umwandeln, Trends, Chancen, Risiken und die Haupttreiber hinter der Unternehmensleistung identifizieren.
- Datenfundamente: Die Datenumwandlungen aufbauen und pflegen, die erforderlich sind, um Rohdaten in saubere, zuverlässige, analysierbare Datensätze im Data Warehouse umzuwandeln.
- Datenmodellierung: Geschäftsanforderungen in gut strukturierte, wiederverwendbare Datenmodelle und klar definierte Kennzahlen übersetzen.
- Datenqualität: Datenqualitätsprüfungen und -tests implementieren und aufrechterhalten, um sicherzustellen, dass die Daten genau, konsistent, vollständig und aktuell sind.
- Berichterstattung & Selbstbedienung: Dashboards, Berichte und analytische Datensätze erstellen und unterstützen, die intuitiv, leistungsfähig und optimiert für interne Berichterstattung und Selbstbedienungsanalysen sind.
- Stakeholder-Partnerschaft: Eng mit Produkt-, Betriebs-, Finanz-, Marketing-, Ingenieur- und anderen Teams zusammenarbeiten, um Geschäftsbedürfnisse zu verstehen und in bedeutungsvolle analytische Fragen und Lösungen zu übersetzen.
- Dokumentation & Standards: Klare Dokumentation für Datensätze, Transformationen, Kennzahlen und Datenherkunft pflegen.
- Automatisierung & KI: Manuelle oder ineffiziente analytische Workflows identifizieren und durch Automatisierung und moderne Datenwerkzeuge verbessern.
IHRE QUALIFIKATIONEN
- 3+ Jahre praktische Erfahrung in der Datenanalyse, Produktanalyse oder einer verwandten analytischen Rolle.
- Starke analytische und statistische Denkweise.
- Unabhängig, strukturiert und pragmatisch mit einem starken Sinn für Eigenverantwortung.
- Starkes Geschäftswissen und analytische Neugier.
- Starke SQL-Kenntnisse mit Erfahrung in der Arbeit mit komplexen Datensätzen.
- Erfahrung mit modernen Data Warehouses wie Snowflake, BigQuery oder ähnlichen.
- Erfahrung mit modernen Analyse-Engineering-Praktiken und -Tools wie dbt.
- Starke Erfahrung mit BI- und Visualisierungstools (z.B. Metabase, Looker, Tableau, Power BI).
WARUM UNS BEITRETEN?
Sie haben die Möglichkeit, den Status quo herauszufordern und an einem innovativen Unternehmen mit erheblichem Einfluss zu arbeiten. Wir bieten ein wettbewerbsfähiges Gehalt, einschließlich virtueller Unternehmensanteile, ein Umfeld mit flachen Hierarchien und eine steile Lernkurve mit spannenden Wachstumschancen. Flexible Arbeitszeiten und die Möglichkeit, remote oder von einem gemeinsamen Bürostandort aus zu arbeiten, werden ebenfalls angeboten.
Wir fördern ein inklusives, diverses und unterstützendes Arbeitsumfeld.
KONTAKT
Entdecken Sie mehr über METYCLE: Über uns | LinkedIn
Wir freuen uns auf Ihre Bewerbung. Irene Prinz beantwortet gerne Ihre Fragen: +49 152 34 62 72 85.
Data Analyst (m/f/d) in Köln Arbeitgeber: METYCLE
METYCLE ist ein hervorragender Arbeitgeber, der Innovation und Nachhaltigkeit in den Mittelpunkt stellt. Als Teil eines dynamischen Scale-ups haben Sie die Möglichkeit, die Zukunft des Metallrecyclings aktiv mitzugestalten und von einem unterstützenden Arbeitsumfeld mit flachen Hierarchien und flexiblen Arbeitszeiten zu profitieren. Wir bieten nicht nur ein wettbewerbsfähiges Gehalt und virtuelle Unternehmensanteile, sondern auch zahlreiche Wachstumschancen in einer inklusiven und vielfältigen Kultur.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Data Analyst (m/f/d) in Köln 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 METYCLE 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 (m/f/d) in Köln 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 (m/f/d) bei METYCLE gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei METYCLE 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 METYCLE entscheidend sein!
