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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Leite ein Data-Team und entwickle innovative datengetriebene Lösungen für Großkunden.
- Arbeitgeber: Werde Teil einer dynamischen Unternehmensberatung mit Startup-Charakter und flachen Hierarchien.
- Mitarbeitervorteile: Genieße flexible Arbeitszeiten, Weiterbildungsmöglichkeiten und eine betriebliche Altersvorsorge.
- Warum dieser Job: Gestalte deine Projekte kreativ und arbeite direkt mit Entscheidern in spannenden Branchen.
- Gewünschte Qualifikationen: 7–10 Jahre Erfahrung in Data Engineering, Teamführung und Expertise in Python und SQL erforderlich.
- Andere Informationen: Vollzeit, unbefristet, Standorte in Köln oder München.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 80000 - 120000 € pro Jahr.
Du liebst Daten, aber noch mehr liebst Du es, aus Daten echte Bewegung zu machen? Dann bau Dir jetzt Deine eigene Spielwiese – mit Team, Kund:innen und ganz viel Gestaltungsspielraum.
Die Highlights
- Aufbau und Führung eines eigenen Data-Teams
- Enorme Gestaltungsmöglichkeiten: Eigene Kundenprojekte, eigene Services
- Direkter Zugang zu Entscheider:innen im Finanz-, Energie- und Versicherungsbereich
- Vollzeit, unbefristet, Standorte: Köln oder München
- Gehalt: ab 100.000 € je nach Erfahrung
Die Arbeitsumgebung
Unsere Kundin ist eine schnell wachsende Unternehmensberatung mit Startup-Charakter und erfahrenem Management. Hier findest Du keine Ellbogen, sondern offene Türen, flache Hierarchien und ein Team, das gemeinsam Großes schaffen will. Du wirst ab Tag 1 Verantwortung übernehmen und bekommst den kreativen Freiraum, Deine Ideen und Projekte auf Deine Art umzusetzen.
Neben Weiterbildungen, Team-Events und jeder Menge Gestaltungsspielraum bekommst Du:
️ Betriebliche Altersvorsorge
Dein Arbeitsalltag
Du baust bei unserer Kundin einen eigenen Servicebereich im Bereich Data Analytics Engineering auf und leitest ein wachsendes Team. Du entwickelst datengetriebene Lösungen für Großkund:innen, designst moderne Datenplattformen (Data Lakes, Warehouses, Lakehouses) und sorgst für reibungslose ETL/ELT-Prozesse.
- konzipierst Datenmodelle & Pipelines
- entwickelst BI-Lösungen & Dashboards
- führst Kundenprojekte von der Strategie bis zur technischen Umsetzung
- begleitest Deine Teammitglieder in ihrer fachlichen Entwicklung
- bist aktiver Teil der Geschäftsentwicklung und bringst eigene Kundenkontakte ein
Dieser Job passt zu Dir, wenn…
- Du 7–10 Jahre Erfahrung in Data Engineering & Datenmodellierung mitbringst
- Du schon mal ein Team aufgebaut oder geführt hast
- Du Expert:in in Python, SQL, Datenvisualisierung & modernen Plattformen wie Databricks bist
- Du moderne Modellierungsansätze wie Star Schema, Snowflake oder Data Vault kennst
- Du gerne auf Augenhöhe mit Kund:innen arbeitest – strategisch und operativ
- Du Deutsch fließend und Englisch sicher sprichst
- Du bereit bist, gelegentlich zu reisen
Hört sich das für Dich nach einer beruflichen Zukunft an?
Dann melde Dich direkt hier über LinkedIn. Wir freuen uns von Dir zu hören
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#J-18808-Ljbffr
Head of Data Analytics Arbeitgeber: Rebel Recruiting
Kontaktperson:
Rebel Recruiting HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Head of Data Analytics
✨Tip Nummer 1
Nutze dein Netzwerk, um Kontakte in der Unternehmensberatung oder im Data Analytics Bereich zu knüpfen. Sprich mit ehemaligen Kollegen oder Freunden, die bereits in ähnlichen Positionen arbeiten, um wertvolle Einblicke und Empfehlungen zu erhalten.
✨Tip Nummer 2
Informiere dich über aktuelle Trends und Technologien im Bereich Data Analytics. Zeige in Gesprächen, dass du nicht nur die Grundlagen beherrschst, sondern auch über innovative Ansätze und Tools wie Databricks Bescheid weißt.
✨Tip Nummer 3
Bereite dich darauf vor, deine Führungskompetenzen zu demonstrieren. Überlege dir konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Karriere, wo du erfolgreich ein Team geleitet oder Projekte umgesetzt hast, um deine Eignung für die Rolle zu unterstreichen.
✨Tip Nummer 4
Sei bereit, deine Kommunikationsfähigkeiten zu zeigen. In der Rolle wirst du oft mit Kunden auf Augenhöhe arbeiten müssen, also übe, komplexe Datenlösungen verständlich zu erklären und strategische Diskussionen zu führen.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Head of Data Analytics
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Verstehe die Anforderungen: Lies die Stellenbeschreibung sorgfältig durch und achte auf die geforderten Qualifikationen und Erfahrungen. Stelle sicher, dass du alle relevanten Punkte in deiner Bewerbung ansprichst.
Individualisiere deinen Lebenslauf: Passe deinen Lebenslauf an die spezifischen Anforderungen der Position an. Hebe relevante Erfahrungen in Data Engineering, Datenmodellierung und Teamführung hervor, um deine Eignung zu unterstreichen.
Motivationsschreiben verfassen: Schreibe ein überzeugendes Motivationsschreiben, in dem du deine Leidenschaft für Daten und deine Vision für den Aufbau eines Data-Teams darlegst. Betone deine bisherigen Erfolge und wie du diese in der neuen Rolle umsetzen möchtest.
Prüfe deine Unterlagen: Bevor du deine Bewerbung einreichst, überprüfe alle Dokumente auf Vollständigkeit und Fehler. Achte darauf, dass dein Anschreiben und Lebenslauf klar strukturiert und professionell gestaltet sind.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Rebel Recruiting vorbereitest
✨Bereite Dich auf technische Fragen vor
Da die Position des Head of Data Analytics tiefgehende Kenntnisse in Data Engineering und Datenmodellierung erfordert, solltest Du Dich auf technische Fragen zu Python, SQL und modernen Plattformen wie Databricks vorbereiten. Überlege Dir Beispiele aus Deiner bisherigen Erfahrung, die Deine Expertise unter Beweis stellen.
✨Zeige Deine Führungskompetenzen
Da Du ein Team aufbauen und führen wirst, ist es wichtig, dass Du während des Interviews Deine Erfahrungen in der Teamführung und -entwicklung hervorhebst. Bereite konkrete Beispiele vor, wie Du Dein Team motiviert und gefördert hast.
✨Verstehe die Branche und die Kunden
Informiere Dich über die Branchen, in denen die Unternehmensberatung tätig ist, insbesondere im Finanz-, Energie- und Versicherungsbereich. Zeige im Interview, dass Du die Herausforderungen und Bedürfnisse dieser Branchen verstehst und wie Deine Lösungen dazu beitragen können.
✨Bereite Fragen für das Unternehmen vor
Stelle Fragen, die Dein Interesse an der Unternehmenskultur und den Projekten zeigen. Frage nach den aktuellen Herausforderungen im Bereich Data Analytics und wie das Unternehmen plant, diese anzugehen. Dies zeigt, dass Du proaktiv denkst und bereit bist, Verantwortung zu übernehmen.
