Auf einen Blick
- Aufgaben: Analysiere Daten, entwickle Berichte und verbessere analytische Prozesse mit modernster Technologie.
- Unternehmen: Chalice, ein innovatives Unternehmen im Bereich KI für Werbung.
- Vorteile: Umfassende Gesundheitsversorgung, unbegrenzter Urlaub und 401(k) Optionen.
- Weitere Informationen: Wachstumsmöglichkeiten in einem kreativen und unterstützenden Arbeitsumfeld.
- Warum dieser Job: Sei Teil eines dynamischen Teams und forme die Zukunft der Datenanalyse.
- Qualifikationen: 5-7 Jahre Erfahrung in Analytics, starke SQL-Kenntnisse und Erfahrung mit Apache Superset.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 63000 - 77000 € pro Jahr.
Dies ist eine frühe Einstellung im Analytics-Team mit dem Auftrag, den Standard dafür zu erhöhen, wie das Unternehmen auf Daten zugreift, sie interpretiert und darauf reagiert. Sie werden die aktuellen analytischen Fähigkeiten bewerten, mit Stakeholdern zusammenarbeiten, um Reporting-Lösungen zu priorisieren und bereitzustellen, und helfen, die Standards des Teams für Qualität, Tools und KI-unterstützte Analytik zu definieren.
Der richtige Kandidat hat starke SQL- und BI-Grundlagen, praktische Erfahrung mit Superset und ein echtes Interesse daran, Prozesse zu schaffen, die skalierbar sind. Sie sind in Gesprächen mit Stakeholdern und im Abfrage-Editor sicher. Sie setzen auf Dokumentation und wiederholbare Standards anstelle von einmaligen Lösungen.
Was Sie tun werden:
- Analytics-Bewertung und -Verbesserung: Bewerten Sie die aktuellen Analyse- und Reportingfähigkeiten über Tools, Datenquellen und Benutzerfälle hinweg. Identifizieren Sie Lücken und empfehlen Sie Verbesserungen an die Führungsebene, während Sie innerhalb der Richtung arbeiten, die von den Teams für Datenengineering und Data Science festgelegt wurde.
- BI-Entwicklung und -Verwaltung: Tragen Sie zu Diskussionen über die BI-Architektur bei und arbeiten Sie mit dem Datenengineering an Infrastrukturentscheidungen, Definition der semantischen Schicht und Pipeline-Abhängigkeiten, die das Reporting betreffen.
- Reporting-Lieferung und Stakeholder-Prozesse: Arbeiten Sie mit Stakeholdern zusammen, um Dashboards und analytische Berichte zu planen, zu priorisieren und bereitzustellen, die an den Geschäftszielen ausgerichtet sind.
- AI-native Analytik und Standards: Wenden Sie GenAI-Tools auf Analyse-Workflows an, einschließlich Text-zu-SQL, LLM-unterstützte Datenexploration und KI-beschleunigte Reporting-Entwicklung.
- Skalierung und Teamentwicklung: Unterstützen Sie das Onboarding und die Entwicklung von Fähigkeiten, während das Analytics-Team wächst, und tragen Sie zu Dokumentationsstandards und internem Wissensaustausch bei.
Was wir suchen:
- 5-7 Jahre Erfahrung in Analytics und BI: Unterstützung von Geschäftspartnern und Bereitstellung von Reporting-Lösungen in BI, Analytics Engineering oder Datenrollen.
- Starke SQL-Kenntnisse: komplexe Abfrageschreibung, Fensterfunktionen, CTEs und leistungsbewusste Abfragekonstruktion für Produktionsberichte.
- Erfahrung mit Apache Superset: Dashboard-Entwicklung, Datensatzkonfiguration, Benutzerverwaltung und Kenntnisse der semantischen Schicht.
- Grundlagen des Datenengineerings: ETL- oder ELT-Pipeline-Konstruktion zur Unterstützung analytischer Datensätze.
- Dokumentationsdisziplin: Anforderungsdokumente, Outputs zur Abstimmung mit Stakeholdern und strukturierte Berichterstattung über analytische Ergebnisse.
Warum Chalice?
Chalice bedeutet, an der Spitze der KI für Werbung zu stehen, in einem dynamischen Umfeld zu arbeiten, das Kreativität, Wachstum und Innovation fördert. Wir schätzen Vielfalt, Zusammenarbeit und Engagement, um einen bedeutenden Einfluss auf die Werbelandschaft zu haben.
Chalice ist ein profitables Unternehmen in der Frühphase mit Finanzierung von Brancheninsidern. Unsere Kunden reichen von Fortune-100-Unternehmen bis hin zu aufstrebenden Marken und unabhängigen Agenturen weltweit.
Leistungen:
- Medizinische, zahnärztliche und visuelle Abdeckung
- 401(k)-Optionen
- Unbegrenzter PTO
- 11 Feiertage
- Büroschließung zwischen Heiligabend und Neujahr
Senior Analytics Manager Arbeitgeber: Socket.dev
BOLT FARM ist ein herausragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern die Möglichkeit bietet, an der Spitze einer emotionalen und transformierenden Marke zu arbeiten. Mit einem kreativen und unterstützenden Team in einer inspirierenden Umgebung in der Nähe von Whitwell, TN, fördert das Unternehmen eine Kultur des Wachstums und der Zusammenarbeit, während es gleichzeitig auf hohe Qualitätsstandards und kreative Exzellenz setzt. Hier haben Sie die Chance, Ihre Fähigkeiten in einem dynamischen Umfeld einzubringen und die Medienstrategie einer der aufregendsten Marken im Luxussegment mitzugestalten.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Senior Analytics Manager 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 Socket.dev 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 Senior Analytics Manager 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 Senior Analytics Manager bei Socket.dev gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Socket.dev 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 Socket.dev entscheidend sein!
