Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle innovative Power BI-Berichte und berate Fachbereiche bei datengetriebenen Entscheidungen.
- Unternehmen: Modernes Unternehmen im Bereich BI und Analytics mit Fokus auf Nachhaltigkeit.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, flexible Arbeitszeiten, 30 Urlaubstage und Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Dynamisches Team mit exzellenten Entwicklungschancen und internationalem Umfeld.
- Warum dieser Job: Gestalte eine klimafreundliche Zukunft und arbeite mit neuesten Technologien.
- Qualifikationen: Studium oder Ausbildung in Informatik, Erfahrung in BI und Microsoft Fabric erforderlich.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 77000 € pro Jahr.
Du liebst es, aus Daten wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen? Möchtest du mit modernen Technologien wie Microsoft Fabric und Power BI innovative Reporting-Lösungen entwickeln? Hast du Spaß daran, Fachbereiche zu beraten, komplexe Datenmodelle zu gestalten und datengetriebene Entscheidungen zu ermöglichen? Dann bist du bei uns genau richtig! Werde Teil unseres Teams und gestalte gemeinsam mit uns leistungsstarke BI- und Analytics-Lösungen auf Basis modernster Microsoft-Technologien.
Aufgaben
- Entwicklung anspruchsvoller Power BI-Berichte und Dashboards für Fachbereiche und Entscheidungsträger:innen
- Aufbau und Pflege von Semantic Models einschließlich DAX-Modellierung, Beziehungen und Berechnungen
- Optimierung der Report-Performance und der Datenmodelle
- Beratung der Fachbereiche bei der Anforderungsaufnahme, der Definition von Kennzahlen und der Entwicklung von Visualisierungskonzepten
- Einhaltung und Weiterentwicklung von Reporting-Standards sowie Governance-Richtlinien
- Einsatz von LLM-gestützten Tools (z. B. Copilot) und Code-Automatisierung zur Beschleunigung von Entwicklung, Analyse und Dokumentation
- Unterstützung bei Datenpipelines, Dataflows Gen2 und Notebooks in Microsoft Fabric
- Mitwirkung an ETL Prozessen und Modellierung von Daten entlang der Medallion Architecture
- Umsetzung von Datenmodellen (Star Schema) für analytische Workloads
- Zusammenarbeit mit dem Data Architecture Team bei der Discovery & Integration neuer Datenquellen
Profil
- Abgeschlossenes Studium (vorzugsweise im Bereich Informatik) oder abgeschlossene Ausbildung (z. B. als IT-Fachinformatiker:in) oder vergleichbare Qualifikationen durch Berufserfahrung
- Mehr als 5 Jahre praktische Erfahrung im Datenumfeld (BI, Analytics, Data Engineering)
- Mindestens 1 Jahr praktische Erfahrung mit Microsoft Fabric – Microsoft-Zertifizierung DP-600 (Fabric Analytics Engineer) – zwingend erforderlich
- Sehr gute Kenntnisse in Power BI, DAX und Datenmodellierung (Star Schema, Semantic Models) auf fortgeschrittenem Niveau
- Gute Kenntnisse in SQL sowie praktische Erfahrung mit PySpark oder Python im Kontext von Data Pipelines und Notebooks
- Erste Erfahrung mit LLMs (z. B. Copilot, ChatGPT) und Code-Automatisierung in der täglichen Entwicklungsarbeit von Vorteil
- Ausgeprägte Kommunikations- und Beratungskompetenz im Umgang mit Fachbereichen und Entscheidungsträger:innen
- Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse
Wir bieten
- Attraktives Gehalt: + anteiliges 13. Monatseinkommen + Mitarbeitenden-Aktienbeteiligungsprogramm
- Flexible Arbeitszeitmodelle: zwischen 7–22 Uhr, mobiles Arbeiten
- Viele Urlaubstage: 30 Tage + Weihnachten/Silvester + 2 Tage optional durch Entgeltumwandlung
- Perspektiven + SPIE Akademie: vielfältige Entwicklungsmöglichkeiten in unterschiedlichsten Bereichen sowie individuelle, fachliche und persönliche Weiterbildung und Entwicklung
- Chance, etwas zu bewirken: an einer klimafreundlichen Zukunft mitgestalten, Arbeiten im EUREF-Campus Düsseldorf: ein internationales Schaufenster der Energiewende
Klingt nach Deinem nächsten Karriereschritt? Dann freuen wir uns auf Deine Bewerbung!
AI & Data Analyst:in (m/w/d) Arbeitgeber: SPIE Germany Switzerland Austria
SPIE ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitenden nicht nur ein attraktives Gehalt und flexible Arbeitszeitmodelle bietet, sondern auch eine Vielzahl an Entwicklungsmöglichkeiten durch die SPIE Akademie. Die Arbeit im EUREF-Campus Düsseldorf ermöglicht es dir, aktiv an einer klimafreundlichen Zukunft mitzugestalten und in einem interdisziplinären Team zu arbeiten, das Wert auf Zusammenarbeit und Innovation legt.
Kontaktdaten:
SPIE Germany Switzerland Austria Recruiting-Team
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so AI & Data Analyst:in (m/w/d) 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 SPIE Germany Switzerland Austria 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 AI & Data Analyst:in (m/w/d) 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 AI & Data Analyst:in (m/w/d) bei SPIE Germany Switzerland Austria gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei SPIE Germany Switzerland Austria 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 SPIE Germany Switzerland Austria entscheidend sein!
