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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Analysiere Daten, um Einblicke zu gewinnen und die Finanzprozesse zu verbessern.
- Arbeitgeber: Revolut, ein innovatives Unternehmen im Finanzsektor.
- Mitarbeitervorteile: Attraktives Gehalt, flexible Arbeitszeiten und Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Andere Informationen: Tolle Karrierechancen und die Möglichkeit, Datenkompetenz im Unternehmen zu fördern.
- Warum dieser Job: Werde Teil eines dynamischen Teams und gestalte die Zukunft der Finanzanalyse.
- Gewünschte Qualifikationen: Mindestens 4 Jahre Erfahrung in der Datenanalyse und Kenntnisse in Python und SQL.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 55000 - 70000 € pro Jahr.
Über die Rolle
Unser Data Science-Team löst komplexe Probleme mit intelligenten, praktischen Lösungen. Datenanalysten und -wissenschaftler arbeiten direkt mit Produktteams zusammen, um Erkenntnisse zu gewinnen, Entscheidungen zu leiten und das Kundenerlebnis bei Revolut zu verbessern. Sie tun dies, indem sie intelligente, skalierbare Lösungen liefern, die das Geschäft voranbringen.
Wir suchen einen Datenanalysten, der in unsere komplexen Datenbanken eintauchen, die Ursachen eines Problems ermitteln und eigene Lösungen entwerfen kann, indem er Code schreibt, um diese umzusetzen.
Was Sie tun werden:
- Bearbeitung von finanzbezogenen Anfragen und Bereitstellung fortlaufender Datenunterstützung
- Verwaltung der End-to-End-Lieferung von Daten für MIS, regulatorische Berichterstattung und andere operative Berichte
- Durchführung von Datenmapping und -entdeckung zur Identifizierung und Dokumentation relevanter Datenquellen und Geschäftsanforderungen
- Ausführung von ETL-Prozessen, um sicherzustellen, dass Daten genau extrahiert, transformiert und für Berichterstattung und Analyse geladen werden
- Entwicklung von Schlüsselkennzahlen zur Messung verschiedener Aspekte des Geschäfts unter Verwendung von Datenmanagement-Tools zur Schaffung effektiverer Finanzprozesse
- Sicherstellung der Integration und Wartung neuer Geschäfte in bestehende Finanzberichterstattungssysteme, Kontrollen und Prozesse
- Zusammenarbeit mit Controllern zur Verbesserung von Dashboards zur Verfolgung von Kennzahlen, Visualisierung von Erkenntnissen und Identifizierung von Geschäftstreibern
- Entwicklung und Pflege wichtiger Beziehungen im Finanzteam
- Förderung der Datenkompetenz im Unternehmen, Organisation und Durchführung von Workshops
Was Sie benötigen:
- Über 4 Jahre Erfahrung in einer Datenanalyse-Rolle
- Große Fähigkeiten in Python und SQL
- Ein solides Hintergrundwissen/Studium in einer quantitativen Disziplin
- Detailorientiert, qualitätsbewusst und in der Lage, unter engen Zeitvorgaben zu liefern
Schön zu haben:
- Ein Hintergrund im Finanzwesen (idealerweise innerhalb einer Bank) und/oder Erfahrung in der regulatorischen Berichterstattung
- Erfahrung in der Erstellung von Berichten für externe Parteien/Behörden
- Vertrautheit mit Airflow, Trino und Looker
- Fähigkeiten in anderen Programmiersprachen (Java, Scala, C++, usw.)
Data Analyst (Finance) Arbeitgeber: Revolut
Kontaktperson:
Revolut HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Data Analyst (Finance)
✨Tipp Nummer 1
Netzwerken ist der Schlüssel! Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit Leuten aus der Finanz- und Datenanalysebranche in Kontakt zu treten. Lass uns gemeinsam nach Verbindungen suchen, die dir helfen können, einen Fuß in die Tür zu bekommen.
✨Tipp Nummer 2
Bereite dich auf Vorstellungsgespräche vor, indem du typische Fragen für Datenanalysten übst. Wir sollten auch sicherstellen, dass du deine Erfahrungen mit Python und SQL klar kommunizieren kannst. Zeig, was du drauf hast!
✨Tipp Nummer 3
Mach dich mit den Tools vertraut, die in der Branche verwendet werden, wie Airflow oder Looker. Wenn du diese Kenntnisse in einem Gespräch erwähnst, zeigst du, dass du bereit bist, dich weiterzuentwickeln und die richtigen Lösungen zu finden.
✨Tipp Nummer 4
Bewirb dich direkt über unsere Website! Das zeigt dein Interesse und Engagement. Lass uns gemeinsam dafür sorgen, dass deine Bewerbung heraussticht und du die Chance bekommst, Teil unseres Teams zu werden.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Data Analyst (Finance)
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Sei du selbst!: Wir wollen dich kennenlernen, also zeig uns deine Persönlichkeit! Verwende eine lockere, aber professionelle Sprache und lass deine Leidenschaft für Daten und Finanzen durchscheinen.
Betone deine Erfahrungen: Hebe deine 4+ Jahre Erfahrung in der Datenanalyse hervor. Zeige konkret, wie du Python und SQL eingesetzt hast, um Probleme zu lösen und Entscheidungen zu unterstützen. Das macht einen großen Unterschied!
Mach es übersichtlich: Strukturiere deine Bewerbung klar und übersichtlich. Verwende Absätze und Aufzählungen, um wichtige Punkte hervorzuheben. So wird es für uns einfacher, deine Qualifikationen schnell zu erfassen.
Bewirb dich über unsere Website: Vergiss nicht, dich direkt über unsere Website zu bewerben! Das erleichtert uns die Bearbeitung deiner Bewerbung und zeigt, dass du wirklich an der Position interessiert bist.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Revolut vorbereitest
✨Verstehe die Rolle
Mach dich mit den spezifischen Anforderungen der Data Analyst-Position im Finanzbereich vertraut. Lies die Stellenbeschreibung gründlich durch und überlege dir, wie deine bisherigen Erfahrungen und Fähigkeiten zu den geforderten Aufgaben passen.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Denke an konkrete Projekte oder Situationen aus deiner Vergangenheit, in denen du deine Fähigkeiten in Python, SQL oder Datenanalyse unter Beweis gestellt hast. Sei bereit, diese Beispiele während des Interviews zu teilen, um deine Eignung zu untermauern.
✨Fragen stellen
Bereite einige Fragen vor, die du dem Interviewer stellen kannst. Das zeigt dein Interesse an der Position und hilft dir, mehr über die Unternehmenskultur und die Erwartungen an die Rolle zu erfahren.
✨Technische Fähigkeiten demonstrieren
Sei bereit, deine technischen Fähigkeiten zu zeigen, insbesondere in Bezug auf ETL-Prozesse und Datenmanagement-Tools. Möglicherweise wirst du gebeten, eine praktische Aufgabe zu lösen oder deine Herangehensweise an ein Datenproblem zu erläutern.