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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Analysiere Daten und entwickle Dashboards für strategische Entscheidungen.
- Arbeitgeber: Innovatives Unternehmen in Berlin mit Fokus auf Datenanalyse.
- Mitarbeitervorteile: Attraktives Gehalt, flexible Arbeitszeiten und Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Andere Informationen: Dynamisches Team mit großartigen Entwicklungschancen.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datenanalyse und beeinflusse wichtige Unternehmensentscheidungen.
- Gewünschte Qualifikationen: Erfahrung in Datenanalyse, SQL und BI-Tools erforderlich.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 55000 - 70000 € pro Jahr.
Der Data Analyst ist verantwortlich für die Etablierung der Datenarchitektur, Integration und digitalen Werkzeuge, die erforderlich sind, um die RCAP-Fähigkeit zu ermöglichen. Die Rolle gewährleistet zuverlässige Datenflüsse, automatisierte Berichterstattung und die Entwicklung von Dashboards zur Unterstützung der Personalplanung, Prognose und entscheidungsrelevanten Portfolioebene.
- Datenintegration & Architektur
- Bewertung und Integration von Daten aus mehreren Quellen, einschließlich HR-Systemen, Zeiterfassung, Projektzeitplänen (Primavera P6) und Portfolio-Berichtswerkzeugen.
- Entwurf und Pflege von Datenpipelines, die Konsistenz, Struktur und Zuverlässigkeit gewährleisten.
- Definition des Datenmodells zur Unterstützung der Kapazität, Zuweisung und Nachfrageprognose der Belegschaft.
- Entwicklung und Pflege von Dashboards zur Unterstützung der RCAP-Berichterstattung (Kapazität, Nachfrage, Nutzung, Risiken).
- Ermöglichung der Sichtbarkeit auf Portfolioebene mit Drill-Down nach Projekt, Funktion und Zeitraum.
- Sicherstellung, dass Dashboards den Anforderungen der Stakeholder und den Bedürfnissen der RCAP-Berichterstattung entsprechen.
- Implementierung automatisierter Datenextraktions-, Transformations- und Berichterstattungsprozesse.
- Unterstützung bei der Erstellung des monatlichen RCAP-Berichtspakets.
- Definition und Implementierung von Datenvalidierungsregeln und Qualitätsprüfungen.
- Überwachung der Datenvollständigkeit über die Eingaben der Belegschaft und Projekte.
- Unterstützung der kontinuierlichen Verbesserung der Dateneingaben und Integrationsprozesse.
- Unterstützung bei der Entwicklung von Prognosemodellen für die Nachfrage der Belegschaft.
- Bereitstellung von Datenunterstützung für die Identifizierung von Risiken und Planungsaktivitäten der Belegschaft.
- Unterstützung bei der Lieferung aller RCAP-Liefergegenstände, einschließlich Dashboards, Modelle und Berichterstattung.
Abschluss in Datenanalyse, Ingenieurwesen, Informatik oder einem verwandten Bereich.
~5–10 Jahre Erfahrung in Datenanalyse, BI oder Systemintegration.
~ Starke Erfahrung mit SQL, Datenmodellierung und Datenpipelines.
~ Erfahrung mit BI-Tools (Power BI, Tableau).
~ Erfahrung in der Integration von Daten aus Primavera P6, HR-Systemen oder ERP-Tools.
Data analyst / analyst Arbeitgeber: NES Fircroft
Kontaktperson:
NES Fircroft HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Data analyst / analyst
✨Netzwerken, Netzwerken, Netzwerken!
Nutze LinkedIn und andere Plattformen, um mit Leuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Frag nach Informationen über offene Stellen oder Tipps, wie du dich am besten präsentieren kannst.
✨Sei proaktiv!
Warte nicht darauf, dass die Jobs zu dir kommen. Suche aktiv nach Unternehmen, die dich interessieren, und kontaktiere sie direkt. Zeig dein Interesse und frage nach möglichen Möglichkeiten.
✨Bereite dich auf Interviews vor!
Mach dich mit typischen Fragen für Datenanalysten vertraut und übe deine Antworten. Denk daran, konkrete Beispiele aus deiner Erfahrung zu verwenden, um deine Fähigkeiten zu demonstrieren.
✨Bewirb dich über unsere Website!
Wenn du eine Stelle bei uns findest, die dir gefällt, bewirb dich direkt über unsere Website. So stellst du sicher, dass deine Bewerbung schnell und effizient bearbeitet wird!
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Data analyst / analyst
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Sei klar und präzise: Wenn du deine Bewerbung schreibst, achte darauf, dass du klar und präzise bist. Verwende einfache Sprache und vermeide es, um den heißen Brei herumzureden. Wir wollen schnell verstehen, was du kannst und warum du zu uns passt!
Betone relevante Erfahrungen: Stelle sicher, dass du deine Erfahrungen im Bereich Datenanalyse und Systemintegration hervorhebst. Zeige uns, wie deine bisherigen Projekte und Tools, die du verwendet hast, dich auf die Rolle bei StudySmarter vorbereiten.
Zeige deine Leidenschaft für Daten: Wir suchen nach jemandem, der nicht nur die technischen Fähigkeiten hat, sondern auch eine echte Leidenschaft für Daten mitbringt. Teile in deiner Bewerbung, warum du dich für Datenanalyse interessierst und wie du diese Begeisterung in deine Arbeit einbringst.
Bewirb dich über unsere Website: Vergiss nicht, dich direkt über unsere Website zu bewerben! Das macht es uns einfacher, deine Bewerbung zu finden und zu bearbeiten. Außerdem kannst du sicher sein, dass du alle notwendigen Informationen bereitstellst.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei NES Fircroft vorbereitest
✨Verstehe die Datenarchitektur
Mach dich mit den Grundlagen der Datenarchitektur vertraut, bevor du zum Interview gehst. Überlege dir, wie du Daten aus verschiedenen Quellen integrieren würdest und welche Herausforderungen dabei auftreten könnten. Das zeigt, dass du die Anforderungen der Rolle verstehst.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Denke an spezifische Projekte oder Erfahrungen, in denen du Datenpipelines entworfen oder Dashboards entwickelt hast. Sei bereit, diese Beispiele zu erläutern und zu zeigen, wie du Probleme gelöst hast. Das gibt dem Interviewer einen Einblick in deine praktischen Fähigkeiten.
✨Kenntnis von BI-Tools
Stelle sicher, dass du mit den gängigen BI-Tools wie Power BI oder Tableau vertraut bist. Wenn du bereits mit diesen Tools gearbeitet hast, bringe konkrete Beispiele mit, wie du sie zur Verbesserung von Berichten oder Dashboards eingesetzt hast.
✨Fragen zur Datenqualität
Bereite Fragen vor, die sich auf Datenqualität und Governance beziehen. Zeige dein Interesse an der Implementierung von Validierungsregeln und wie du die Datenintegrität sicherstellen würdest. Das zeigt, dass du nicht nur an der Analyse interessiert bist, sondern auch an der Qualität der Daten.