Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle moderne Data-Analytics-Lösungen und arbeite an spannenden Projekten mit innovativen Technologien.
- Unternehmen: Blue Reply, ein dynamisches Unternehmen für Beratungs- und IT-Dienstleistungen.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, Weiterbildungsmöglichkeiten und ein internationales Team.
- Weitere Informationen: Wachstumschancen und Mentoring in einem kreativen Arbeitsumfeld.
- Warum dieser Job: Gestalte die digitale Transformation und mache einen echten Unterschied in der Datenanalyse.
- Qualifikationen: Studium in BWL, Informatik oder ähnlichem sowie Erfahrung in BI & Analytics.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 50000 - 65000 € pro Jahr.
Zusammen mit dir wollen wir unsere Kunden bei technologischen und fachlichen Fragestellungen im Data & Analytics Kontext unterstützen. Die Konzeption und Implementierung moderner Data-Analytics-Lösungen treibst du auf Basis innovativer Technologien (Tableau, Qlik, PowerBI) bei unseren Kunden voran.
Zukunftsorientierte Lösungen und Projekte begeistern dich und du implementierst im Team maßgeschneiderte Data Warehouse-, Reporting-, Dashboard-, Management Cockpit- und Planungssysteme. Du kommunizierst mit den Projektbeteiligten und Fach- und IT-Verantwortlichen unserer Kunden.
Verstärkung der inhaltlichen und technologischen Weiterentwicklung unseres Leistungsportfolios. Du begleitest den Auf- und Ausbau unserer Developer-/IT-Consultant-Teams sowie die Weiterentwicklung der Mitarbeiter durch persönliche Beiträge und einem kontinuierlichen Austausch und Mentoring.
Wir bieten dir ein attraktives Gehalt und ein wettbewerbsfähiges Gesamtpaket. Immer up to date: Jede Menge externe und interne Weiterbildungsmöglichkeiten und Zertifizierungen. Modernes Arbeiten in einem innovativen und internationalen Team.
Wir freuen uns auf dein erfolgreich abgeschlossenes Studium in der BWL, (Wirtschafts-) Informatik, Wirtschaft-Ingenieurwesen oder Vergleichbares. Du hast fundierte Berufserfahrung in IT-Services/Consulting sowie in der Konzeption und Implementierung von BI & Analytics – Lösungen (Tableau, Qlik, Microstrategy, PowerBI, IBM).
Praktische Erfahrung mit Python oder JavaScript sowie der sichere Umgang mit onPrem- und Cloud-Umgebungen (Deployments) stärken deine Vorbildfunktion im Team. Idealerweise bringst du neben sicheren methodischen Kenntnissen im Data Management/Engineering (PL-SQL) additive Toolkenntnisse wie Talend, Pentaho, Informatica oder Alteryx mit.
Sehr gute Kommunikationsfähigkeiten in Deutsch und Englisch sowie eine nationale Reisebereitschaft runden dein Profil ab.
Blue Reply ist ein auf Beratungs- und IT-Dienstleistungen spezialisiertes Unternehmen. Bei seinen Kunden berät und implementiert Blue Reply nachhaltige Lösungen im Umfeld von Data Warehousing, BI, Big Data und der digitalen Transformation mittels datengetriebener Architekturen, Automatisierung von Prozessen, Advanced und Cognitive Analytics, Data Lakes und Enterprise Plattformen auf Basis von Technologien führender Hersteller wie beispielsweise IBM, Alteryx, Tableau und Automation Anywhere.
Product Owner - Analytics - Storefront (all genders) Arbeitgeber: Reply
Reply ist ein hervorragender Arbeitgeber, der dir als (Junior) AI Application Engineer die Möglichkeit bietet, in einem dynamischen und innovativen Umfeld zu arbeiten. Mit regelmäßigen Weiterbildungsangeboten in den neuesten Technologien und einer flexiblen Arbeitsumgebung zwischen Büro und Remote-Arbeit fördert Reply nicht nur deine berufliche Entwicklung, sondern auch eine offene und kollaborative Unternehmenskultur. Die preisgekrönten Büroräume in der Münchner Innenstadt und zahlreiche Benefits wie das Deutschlandticket und sportliche Aktivitäten über den EGYM Wellpass machen Reply zu einem attraktiven Arbeitsplatz für talentierte Fachkräfte.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Product Owner - Analytics - Storefront (all genders) erhalten könntest
✨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 Reply 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 Product Owner - Analytics - Storefront (all genders) 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 Product Owner - Analytics - Storefront (all genders) bei Reply gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Reply 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 Reply entscheidend sein!
