Auf einen Blick
- Aufgaben: Stabilisiere und optimiere Datenpipelines für Finanzanalysen und entwickle innovative Lösungen.
- Unternehmen: Ein führendes Unternehmen im Finanzsektor mit über 600 Mitarbeitern.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, Weiterbildungsmöglichkeiten und ein dynamisches Arbeitsumfeld.
- Weitere Informationen: Wachstumschancen in einem innovativen Team, das Zusammenarbeit schätzt.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Finanzdatenanalyse mit modernster Technologie und KI.
- Qualifikationen: Erfahrung in Datenanalyse und Kenntnisse in Finanzsystemen sind von Vorteil.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 45000 - 65000 € pro Jahr.
La division Corporate Functions regroupe les activités non bancaires du Groupe et compte plus de 600 collaborateurs. Assurées par des spécialistes connaissant parfaitement l’ensemble des lignes de métier, les fonctions centrales se répartissent en divers départements: Communication, Compliance, Finances, Ressources humaines, Sécurité de l’information, Audit interne, Juridique, Corporate Office, Risques et Fiscalité.
Responsabilités
- Assurer la stabilité, la qualité et la sécurité des données mises à disposition, en particulier pour la production des nombreux indicateurs liés à la comptabilité analytique et financière.
- Développer, tenir à jour et optimiser des pipelines de données robustes en intégrant des solutions innovantes d’automatisation.
- Contribuer à la revue et à l’évolution de l’architecture des systèmes et des flux de données.
- Concevoir et développer des solutions innovantes, incluant l’intégration de modèles d’IA pour la détection d’anomalies, la prévision ou l’optimisation, afin d’améliorer la qualité, la disponibilité et la traçabilité des données et des rapports produits.
- Collaborer étroitement avec les équipes du département Finances, les lignes de métier et la division Pictet Tech afin de concevoir et de mettre en œuvre le meilleur environnement pour l’utilisation optimale des données pertinentes.
- Piloter et assurer le suivi de projets de déploiement et/ou de transformation de systèmes informatiques majeurs au niveau du Groupe et/ou des entités juridiques, en coordonnant les activités entre les fournisseurs, Pictet Tech et les lignes de métier.
- Accompagner et former les équipes Finances dans l’adoption des nouvelles fonctionnalités, en favorisant l’innovation et l’optimisation de leur efficacité opérationnelle.
Finance Data Analytics Specialist Arbeitgeber: PICTET
Als Arbeitgeber bietet unser Unternehmen eine dynamische und unterstützende Arbeitsumgebung, die Innovation und Zusammenarbeit fördert. Mit über 600 Mitarbeitern in der Abteilung Corporate Functions legen wir großen Wert auf die berufliche Weiterentwicklung unserer Mitarbeiter durch gezielte Schulungen und spannende Projekte im Bereich Datenanalyse und Automatisierung. Unsere Unternehmenskultur ist geprägt von Offenheit und Teamgeist, was es uns ermöglicht, gemeinsam an der Optimierung unserer Finanzdaten zu arbeiten und dabei modernste Technologien wie KI zu integrieren.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Finance Data Analytics Specialist 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 PICTET 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 Finance Data Analytics Specialist 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 Finance Data Analytics Specialist bei PICTET gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei PICTET 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 PICTET entscheidend sein!
