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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Build and maintain data flows, including ETL processes using Python scripts.
- Arbeitgeber: Join a dynamic team focused on innovative data solutions in the finance and healthcare sectors.
- Mitarbeitervorteile: Enjoy flexible working hours and opportunities for remote work.
- Warum dieser Job: Be part of exciting projects like cloud integration and ML-driven analyses while developing your skills.
- Gewünschte Qualifikationen: Degree in (Business) Informatics or similar, with strong SQL and Python skills required.
- Andere Informationen: Experience with SAP environments and a passion for new technologies is a plus.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 36000 - 60000 € pro Jahr.
Data Analyst (w/m/d) 80-100% Ihre Hauptaufgaben Aufbau und Pflege von Data Flows, inklusive ETL-Prozessen Einsatz von Python-Skripten zur automatisierten Datentransformation und -verarbeitung Enge Zusammenarbeit mit Data Engineers bei der Konzeption und Weiterentwicklung von Data Pipelines, insbesondere im SAP und Microsoft Umfeld Aufbau und Pflege komplexer SSAS Tabular Datenmodelle Unterstützung bei der Erstellung von intuitiven und automatisierten Dashboards mit Power BI oder SAC Entwicklung und Betreuung von Datenprodukten, die den Finance- und Klinikbereich nachhaltig unterstützen Mitwirkung an Projekten wie Virtualisierungslösungen, Cloud-Integration und ML-gestützten Analysen Aufbau und Weiterentwicklung von ML-Services in Kooperation mit Data-Science-Teams Abgeschlossenes Studium in (Wirtschafts-)Informatik oder eine vergleichbare Qualifikation Sehr gute SQL-Kenntnisse (inkl. Datenbankstrukturen) sowie Erfahrung im Umgang mit Python, R und ETL-Tools Praxiserfahrung im Aufbau von Datenpipelines aus der SAP Umgebung heraus Vertraut mit Tabular Modelling (SSAS in Visual Studio), Power BI und SAC Erfahrung in großen Datenprojekten sowie im Umgang mit heterogenen Datenquellen (z. B. SAP, klinische Datenbanken, externe Systeme) Hohe Affinität für neue Technologien und Herangehensweisen (z. B. Cloud und Data Mesh) Ausgeprägtes Prozessverständnis gepaart mit einer lösungsorientierten Arbeitsweise Sehr gute Deutsch- und solide Englischkenntnisse
Data Analyst (w/m/d) 80-100% Arbeitgeber: professional.ch
Kontaktperson:
professional.ch HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Data Analyst (w/m/d) 80-100%
✨Tip Nummer 1
Nutze dein Netzwerk! Sprich mit Leuten, die bereits in der Branche arbeiten oder sogar bei uns bei StudySmarter. Oftmals können persönliche Empfehlungen den Unterschied machen und dir einen Fuß in die Tür verschaffen.
✨Tip Nummer 2
Zeige deine technischen Fähigkeiten! Erstelle ein kleines Projekt oder eine Demo, die deine Kenntnisse in Python, SQL und ETL-Prozessen demonstriert. Das kann dir helfen, dich von anderen Bewerbern abzuheben.
✨Tip Nummer 3
Informiere dich über aktuelle Trends im Bereich Data Analytics, insbesondere in Bezug auf Cloud-Technologien und Machine Learning. Zeige in deinem Gespräch, dass du nicht nur die Grundlagen beherrschst, sondern auch bereit bist, neue Technologien zu lernen und anzuwenden.
✨Tip Nummer 4
Bereite dich gut auf das Vorstellungsgespräch vor, indem du Beispiele für deine bisherigen Projekte und Erfahrungen parat hast. Sei bereit, spezifische Herausforderungen zu diskutieren, die du in der Vergangenheit gemeistert hast, insbesondere im Zusammenhang mit Datenpipelines und Dashboards.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Data Analyst (w/m/d) 80-100%
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Verstehe die Anforderungen: Lies die Stellenbeschreibung sorgfältig durch und achte auf die spezifischen Anforderungen und Qualifikationen, die für die Position als Data Analyst gefordert werden. Stelle sicher, dass du alle relevanten Fähigkeiten und Erfahrungen in deiner Bewerbung hervorhebst.
Betone deine technischen Fähigkeiten: Da die Rolle Kenntnisse in SQL, Python und ETL-Tools erfordert, solltest du konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Berufserfahrung anführen, die deine Fähigkeiten in diesen Bereichen demonstrieren. Zeige, wie du diese Technologien in der Vergangenheit erfolgreich eingesetzt hast.
Gestalte ein ansprechendes Anschreiben: Verfasse ein individuelles Anschreiben, das deine Motivation für die Position und dein Interesse an der Zusammenarbeit mit Data Engineers und Data-Science-Teams betont. Erkläre, wie du zur Weiterentwicklung von Data Pipelines und Datenprodukten beitragen kannst.
Prüfe deine Unterlagen: Bevor du deine Bewerbung einreichst, überprüfe alle Dokumente auf Vollständigkeit und Richtigkeit. Achte darauf, dass dein Lebenslauf aktuell ist und alle relevanten Erfahrungen und Qualifikationen enthält, die für die Stelle wichtig sind.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei professional.ch vorbereitest
✨Zeige deine technischen Fähigkeiten
Bereite dich darauf vor, deine Kenntnisse in SQL, Python und ETL-Tools zu demonstrieren. Du könntest gebeten werden, spezifische Probleme zu lösen oder Beispiele aus deiner bisherigen Erfahrung zu teilen, die deine Fähigkeiten in diesen Bereichen zeigen.
✨Verstehe die Data Pipeline
Informiere dich über den Aufbau und die Pflege von Data Flows, insbesondere im SAP-Umfeld. Sei bereit, Fragen zu beantworten, wie du mit Data Engineers zusammenarbeitest und welche Herausforderungen du dabei gemeistert hast.
✨Präsentiere deine Dashboard-Erfahrungen
Bereite Beispiele für intuitive und automatisierte Dashboards vor, die du mit Power BI oder SAC erstellt hast. Zeige, wie diese Dashboards den Finance- und Klinikbereich unterstützt haben und welche Technologien du verwendet hast.
✨Sei offen für neue Technologien
Zeige deine Affinität für neue Technologien und Herangehensweisen, wie Cloud und Data Mesh. Diskutiere, wie du dich über aktuelle Trends informierst und wie du diese in deine Arbeit integrierst.
