Auf einen Blick
- Aufgaben: Analysiere Daten und entwickle innovative Lösungen zur Talentverwaltung.
- Unternehmen: Führendes Unternehmen im Bereich professionelle Dienstleistungen mit inspirierender Kultur.
- Vorteile: Flexibles Arbeiten, wettbewerbsfähiges Gehalt und umfassende Sozialleistungen.
- Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit hervorragenden Entwicklungsmöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Talentanalyse und beeinflusse strategische Entscheidungen.
- Qualifikationen: Erfahrung in Datenanalyse und starke Kommunikationsfähigkeiten erforderlich.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60750 - 74250 € pro Jahr.
Wir sind der führende Anbieter von professionellen Dienstleistungen für den Mittelstand weltweit. Unser Ziel ist es, Vertrauen in einer sich verändernden Welt zu schaffen und unseren Kunden und Mitarbeitern zu helfen, ihr volles Potenzial zu entfalten. Unsere außergewöhnlichen Mitarbeiter sind der Schlüssel zu unserer unvergleichlichen Kultur und Talent-Erfahrung sowie unserer Fähigkeit, für unsere Kunden ansprechend zu sein. Sie finden ein Umfeld, das Sie inspiriert und befähigt, sowohl persönlich als auch beruflich zu gedeihen.
Schließen Sie sich unserem Talent Analytics-Team im Talent Technology Center of Excellence an. Hier werden Sie entscheidend dazu beitragen, prädiktive Analysen zu nutzen, um zu transformieren, wie wir Talent in der gesamten Organisation verstehen und verwalten.
Als Senior Analyst werden Sie nicht nur technische Analysen und Datenmodellierung durchführen, sondern auch die Zukunft unserer Analysefähigkeiten gestalten, indem Sie Projekte leiten, die Trends und Ergebnisse vorhersagen.
Was Sie tun werden:
- Entwicklung und Bereitstellung von ad-hoc, wiederkehrenden und bedarfsorientierten Analyse-Lösungen unter Verwendung von HR-Systemen und Datenbank-Tools.
- Arbeiten mit Power BI zur Erstellung und Pflege von Self-Service-Dashboards oder zur Erstellung von Visualisierungen für Präsentationen an Stakeholder.
- Beitrag zu prädiktiven Modellen unter Verwendung von Techniken des maschinellen Lernens und der Verarbeitung natürlicher Sprache.
- Proaktive Einsichtsgenerierung: Nutzen Sie Ihre Analysefähigkeiten, um proaktive Einblicke für das Unternehmen bereitzustellen.
- Strategisches Projektmanagement: Entwerfen, Schätzen und Ausführen eines Analyseplans basierend auf Anforderungen von wichtigen Stakeholdern.
- Innovative Tool-Implementierung: Arbeiten Sie eng mit den Talent-System- und Technologie-Teams zusammen, um die Einführung modernster Analysetools voranzutreiben.
- Problemlösung: Verwenden Sie Analysen, um wichtige Fragen im Talentbereich zu beantworten und Unterstützung für Kernfunktionen zu bieten.
Verantwortlichkeiten:
- Entwicklung und Bereitstellung von ad-hoc, wiederkehrenden und bedarfsorientierten Analyse- und Datenlösungen.
- Unabhängig oder im Team neue Wege erkunden und implementieren, um Daten- oder technische Herausforderungen anzugehen.
- Entwerfen, Schätzen und Ausführen eines Analyseplans basierend auf einer hochrangigen funktionalen Problembeschreibung oder Geschäftsfrage.
- Ihre eigene Analyse und die daraus gewonnenen Erkenntnisse anderen in HR oder im Unternehmen zu erläutern.
- Empfehlung von Verbesserungen der Geschäftsprozesse oder Systeme zur Berichterstattung.
- Peer-Review von SQL-Code/Reporting und Durchführung von Datenvalidierungen.
- Sicherstellen, dass Produkte geliefert werden, die für das Publikum geeignet sind und den HR-Standards für Datenaustausch entsprechen.
Bildung:
- Bachelor-Abschluss in Informatik, Mathematik, Management-Informationssystemen, Datenwissenschaft, Statistik, Ingenieurwesen oder ähnlichem von einer akkreditierten Hochschule/Universität (erforderlich).
- Master-Abschluss in Statistik, Mathematik, Wirtschaft, Human Resources, Operations Research, Datenwissenschaft oder ähnlichem von einer akkreditierten Hochschule/Universität (bevorzugt).
Technische/Soziale Fähigkeiten:
- Mindestens 3 Jahre Erfahrung mit Datenumwandlungswerkzeugen wie Alteryx.
- Mindestens 3 Jahre Erfahrung in der Verwendung von SQL zur Abfrage großer Datensätze.
- Mindestens 2 Jahre Erfahrung in der Vorbereitung und Visualisierung von Daten für nicht-technische Stakeholder mit Power BI.
- Erfahrung mit RStudio oder Python für Automatisierung oder Datenverarbeitung.
- Starke analytische und quantitative Problemlösungsfähigkeiten.
- Ausgezeichnete Kommunikations- und Beziehungskompetenzen sowie Teamfähigkeit.
- Verständnis der grundlegenden Funktionen des Personalwesens und typischer Prozesse im Workforce Management.
- Erfahrung mit HR-bezogenen Systemen: Workday, Cornerstone, Qualtrics, VNDLY, ServiceNow.
- Erfahrung mit anderen Präsentationstools wie PowerPoint und Visio.
- Erfahrung in der Definition, Strukturierung und Dokumentation von Daten.
- Erfahrung mit Prozessdokumentation.
Bei RSM bieten wir ein wettbewerbsfähiges Vergütungs- und Leistungspaket für alle unsere Mitarbeiter. Wir bieten Flexibilität in Ihrem Zeitplan, damit Sie die Anforderungen des Lebens ausbalancieren können, während Sie gleichzeitig die Möglichkeit haben, Kunden zu bedienen.
Talent Analytics Sr Analyst (Location Flexible) Arbeitgeber: Rsm Us Llp.
RSM ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern in Canberra und darüber hinaus eine unterstützende und dynamische Arbeitsumgebung bietet. Mit einem starken Fokus auf persönliche Entwicklung und Teamarbeit haben Sie die Möglichkeit, an bedeutenden Regierungsprojekten zu arbeiten und gleichzeitig von einer Vielzahl von Gesundheits-, Wellness- und Lifestyle-Vorteilen zu profitieren. Die flexible Arbeitsgestaltung ermöglicht es Ihnen, Ihre Karriere mit einem ausgewogenen Lebensstil zu verbinden.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Talent Analytics Sr Analyst (Location Flexible) 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 Rsm Us Llp. 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 Talent Analytics Sr Analyst (Location Flexible) 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 Talent Analytics Sr Analyst (Location Flexible) bei Rsm Us Llp. gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Rsm Us Llp. 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 Rsm Us Llp. entscheidend sein!
