Auf einen Blick
- Aufgaben: Hilf uns, Daten zu bereinigen und zu strukturieren für große Kundenprojekte.
- Unternehmen: Pixel Systems, eine kleine Softwareagentur mit einem praktischen Ansatz.
- Vorteile: Attraktive Bezahlung, hybrides Arbeiten und direkte Auswirkungen auf Projekte.
- Weitere Informationen: Kollaborative Umgebung mit Fokus auf ehrliche Kommunikation und Fortschritt.
- Warum dieser Job: Arbeite an realen Datenproblemen und sieh den direkten Einfluss deiner Arbeit.
- Qualifikationen: Grundkenntnisse in SQL und ein Auge fürs Detail sind wichtig.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 38000 - 55000 € pro Jahr.
Wir fügen unserem Team einen Junior Data Quality Analyst hinzu, um uns dabei zu helfen, Datensätze für eines unserer größten Kundenprojekte zu bereinigen, zu strukturieren und zu überprüfen. Unser Kunde ist ein großer Einzelhandelsdistributor, und wir unterstützen ihn dabei, seine gesamte Bestands- und Betriebsdatenbank auf ein modernes, maßgeschneidertes System zu migrieren. Da dies eine hybride Rolle ist, werden Sie Ihre Zeit zwischen der Arbeit von zu Hause und der persönlichen Zusammenarbeit mit uns aufteilen, um das Projekt reibungslos voranzutreiben.
In dieser Rolle werden Sie sich auf die grundlegende Arbeit der Datenqualität konzentrieren. Wenn unser Kunde ein großer Distributor ist, der Millionen von Datensätzen bewegt, wird es schnell unübersichtlich. Sie werden Datensätze auf Fehler überprüfen, fehlende Felder finden und Daten zwischen alten Legacy-Datenbanken und unseren sauberen neuen PostgreSQL-Tabellen verschieben. Dies ist eine Vollzeitstelle in unbefristeter Anstellung, die ein attraktives und wettbewerbsfähiges Gehalt für einen Einstiegsanalysten bietet. Ihre tägliche Arbeit wird das Ausführen von Validierungsabfragen, den Vergleich von Datensatzexporten und das Kennzeichnen von Anomalien umfassen, bevor sie in die Produktion gelangen. Sie werden eng mit unseren Entwicklern zusammenarbeiten, um zu verstehen, wie die Ziel-Datenbank strukturiert ist und sicherzustellen, dass unsere Migrationsskripte perfekt funktionieren.
Was Sie mitbringen
- Ein grundlegendes Verständnis von SQL. Sie sollten wissen, wie man einfache SELECT-Abfragen schreibt, Daten filtert und Tabellen verknüpft.
- Ein starkes Auge für Details. Sie sind die Art von Person, die bemerkt, wenn eine einzige Postleitzahl falsch formatiert ist oder wenn eine Spalte inkonsistente Datumsformate aufweist.
- Eine organisierte Herangehensweise an Problemlösungen. Wenn Sie ein Problem finden, können Sie die genauen Schritte aufschreiben, um es zu reproduzieren, damit die Entwickler es beheben können.
- Eine Wertschätzung für praktische, unglamouröse Arbeit. Wir bauen keine auffälligen sozialen Netzwerke, sondern sorgen dafür, dass die Lagerverwaltungssysteme reibungslos laufen.
Hilfreicher Hintergrund
- Erfahrung mit PostgreSQL oder einer anderen relationalen Datenbank.
- Vertrautheit mit grundlegender Node-Skript-Erstellung oder Python zur Datenmanipulation.
- Grundkenntnisse in GitHub und wie Entwicklungsteams Codeänderungen verfolgen.
- Jegliche vorherige Erfahrung mit der Bereinigung von Excel-Tabellen oder der Arbeit mit unordentlichen CSV-Dateien.
Wir sind ein kleines, fokussiertes Team. Es gibt hier keine Schichten von mittlerem Management, und wir verbringen unsere Tage nicht in endlosen Meetings. Unser hybrides Setup ermöglicht es Ihnen, die ruhige Konzentration der Heimarbeit mit dem schnellen Feedback der Zusammenarbeit an unseren gemeinsamen Bürotagen zu verbinden. Die Arbeit, die wir leisten, hat direkte, sichtbare Auswirkungen. Wenn wir ein Datenproblem lösen, bedeutet das, dass ein lokales Versandteam seine Arbeit ohne Systemabstürze erledigen kann. Wir schätzen Ehrlichkeit, stetigen Fortschritt und die Einhaltung unserer Versprechen gegenüber unseren Kunden.
Wenn Sie es vorziehen, echte Dinge zu bauen, anstatt Technologietrends nachzujagen, denken wir, dass Sie gut zu uns passen würden. Wir halten unseren Einstellungsprozess einfach und respektvoll gegenüber Ihrer Zeit, indem wir uns auf Ihre tatsächlichen Fähigkeiten und Ihre Lernfähigkeit konzentrieren.
Junior Data Quality Analyst Arbeitgeber: Pixel Systems
Pixel Systems ist ein hervorragender Arbeitgeber, der eine offene und kollaborative Arbeitskultur fördert. Als kleines Softwareunternehmen bieten wir nicht nur wettbewerbsfähige Gehälter für Einsteiger, sondern auch die Möglichkeit, in einem hybriden Arbeitsumfeld zu wachsen, wo Sie sowohl von zu Hause als auch im Büro arbeiten können. Unsere Mitarbeiter haben die Chance, an bedeutenden Projekten zu arbeiten, die einen direkten Einfluss auf die Effizienz unserer Kunden haben, und profitieren von einer klaren Kommunikation sowie einem respektvollen Umgang während des gesamten Einstellungsprozesses.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Junior Data Quality Analyst 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 Pixel Systems 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 Junior Data Quality Analyst 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 Junior Data Quality Analyst bei Pixel Systems gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Pixel Systems 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 Pixel Systems entscheidend sein!
