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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Analysiere und visualisiere Daten, um Prozesse zu optimieren und Entscheidungen zu unterstützen.
- Arbeitgeber: International tätiges Unternehmen mit stabilen Strukturen und Entwicklungsmöglichkeiten.
- Mitarbeitervorteile: Attraktives Gehalt, flexible Arbeitszeiten, mobiles Arbeiten und individuelle Weiterbildung.
- Andere Informationen: Moderne Arbeitsumgebung mit kurzen Entscheidungswegen und JobRad-Leasing.
- Warum dieser Job: Entwickle deine analytischen Fähigkeiten in einem dynamischen Umfeld und mache einen echten Unterschied.
- Gewünschte Qualifikationen: Kaufmännische Ausbildung oder Studium sowie erste Erfahrung in Datenanalyse oder Controlling.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 40000 - 55000 € pro Jahr.
Für ein international tätiges Unternehmen im Raum Esslingen suchen wir einen Data Analyst (m/w/d), der operative und kaufmännische Daten in belastbare Entscheidungsgrundlagen übersetzt und aktiv zur Weiterentwicklung von Prozessen beiträgt. Die Position richtet sich an Kandidat:innen mit erster Berufserfahrung oder relevanter Projektpraxis im Bereich Datenanalyse, Controlling oder Prozesse, die ihre analytischen Fähigkeiten weiter ausbauen und sich fachlich entwickeln möchten.
Ihre Aufgaben:
- Analyse und Auswertung operativer und kaufmännischer Daten (z. B. Transporte, Kosten, Durchlaufzeiten)
- Aufbereitung und Visualisierung von Daten für Fachbereiche und Management (Reports, Dashboards)
- Identifikation von Optimierungspotenzialen entlang der Transportkette
- Mitarbeit sowie eigenständige Leitung von Prozess- und Digitalisierungsprojekten
- Aktive Unterstützung der Fachabteilungen bei datenbasierten Entscheidungen
Ihr Profil:
- Abgeschlossene kaufmännische Ausbildung oder Studium (z.B. BWL, Logistik, Wirtschaftsinformatik)
- Erste Berufserfahrung oder Projektpraxis im Bereich Datenanalyse, Prozesse oder Controlling
- Sicherer Umgang mit Excel sowie grundlegende Kenntnisse in Reporting- / BI- Tools von Vorteil
- Analytisches Denkvermögen und strukturierte, lösungsorientierte Arbeitsweise
- Geeignet für Kandidat*innen, die sich fachlich weiterentwickeln oder neu ausprobieren möchten
Das bietet Ihnen unser Mandant:
- Spannende Position mit Entwicklungsspielraum im Bereich Datenanalyse und Prozessoptimierung
- Internationales Umfeld mit stabilen Strukturen
- Attraktives Vergütungspaket inklusive Zusatzleistungen
- Flexible Arbeitszeiten und Möglichkeit zum mobilen Arbeiten
- Individuelle Weiterbildungs- und Entwicklungsmöglichkeiten
- JobRad-Leasing
- Kostenfreie Parkplätze sowie sehr gute ÖPNV-Anbindung
- Moderne Arbeitsumgebung mit kurzen Entscheidungswegen
Wenn Sie gerne mit Daten arbeiten, Zusammenhänge erkennen und daraus konkrete Verbesserungen ableiten, freue ich mich auf Ihre Bewerbung.
Data Analyst (m/w/d) Arbeitgeber: PM Personal
Kontaktperson:
PM Personal HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Data Analyst (m/w/d)
✨Netzwerken, Netzwerken, Netzwerken!
Nutze Plattformen wie LinkedIn oder Xing, um mit Leuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Oft sind es persönliche Empfehlungen, die den entscheidenden Unterschied machen können!
✨Sei proaktiv!
Warte nicht darauf, dass die Stellenanzeigen auf dich zukommen. Gehe aktiv auf Unternehmen zu, die dich interessieren, und zeige dein Interesse an einer Zusammenarbeit. Ein kurzer, freundlicher Kontakt kann Wunder wirken!
✨Bereite dich auf Interviews vor!
Informiere dich über das Unternehmen und bereite Antworten auf häufige Interviewfragen vor. Zeige, dass du die Datenanalyse liebst und bereit bist, deine Fähigkeiten weiterzuentwickeln. Das wird Eindruck machen!
✨Bewirb dich direkt über unsere Website!
Wenn du eine Stelle gefunden hast, die dir gefällt, bewirb dich direkt über unsere Website. So stellst du sicher, dass deine Bewerbung schnell und unkompliziert ankommt!
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Data Analyst (m/w/d)
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Mach deine Bewerbung persönlich: Zeig uns, wer du bist! Verwende eine freundliche und authentische Sprache in deinem Anschreiben. Erzähl uns, warum du dich für die Position als Data Analyst interessierst und was dich motiviert, Teil unseres Teams zu werden.
Betone deine Erfahrungen: Hebe deine relevanten Erfahrungen im Bereich Datenanalyse oder Controlling hervor. Zeig uns konkrete Beispiele, wie du mit Daten gearbeitet hast und welche Tools du dabei verwendet hast. Das macht deine Bewerbung greifbarer!
Struktur ist alles: Achte darauf, dass deine Bewerbung klar strukturiert ist. Verwende Absätze und Aufzählungen, um wichtige Informationen hervorzuheben. So können wir schnell erkennen, dass du eine analytische Denkweise hast – genau das, was wir suchen!
Bewirb dich über unsere Website: Wir freuen uns, wenn du dich direkt über unsere Website bewirbst! Dort findest du alle Informationen zur Stelle und kannst sicherstellen, dass deine Bewerbung bei uns ankommt. Lass uns gemeinsam durchstarten!
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei PM Personal vorbereitest
✨Verstehe die Daten
Mach dich mit den Arten von Daten vertraut, die das Unternehmen analysiert. Überlege dir, wie du diese Daten interpretieren und präsentieren würdest. Zeige im Interview, dass du nicht nur die Zahlen siehst, sondern auch die Geschichten, die sie erzählen.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Denke an spezifische Projekte oder Erfahrungen, in denen du deine analytischen Fähigkeiten unter Beweis gestellt hast. Sei bereit, diese Beispiele zu teilen und zu erklären, wie du Herausforderungen gemeistert und Lösungen gefunden hast.
✨Kenntnisse in Tools zeigen
Falls du Erfahrung mit Excel oder BI-Tools hast, bringe dies zur Sprache. Bereite dich darauf vor, zu erläutern, wie du diese Tools genutzt hast, um Daten zu visualisieren oder Berichte zu erstellen. Das zeigt, dass du praktisch arbeiten kannst.
✨Fragen stellen
Bereite einige Fragen vor, die du dem Interviewer stellen kannst. Das zeigt dein Interesse an der Position und dem Unternehmen. Frage nach den aktuellen Projekten im Bereich Datenanalyse oder wie das Team zusammenarbeitet, um Prozesse zu optimieren.