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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Erstelle und verwalte Reports, überwache die Datenqualität und optimiere bestehende Berichte.
- Arbeitgeber: Ein innovatives Unternehmen im Bereich Business Intelligence, das auf Datenanalyse spezialisiert ist.
- Mitarbeitervorteile: Flexible Arbeitszeiten, Möglichkeit für Homeoffice und spannende Projekte.
- Warum dieser Job: Werde Teil eines dynamischen Teams und entwickle deine Fähigkeiten in einem zukunftsorientierten Bereich.
- Gewünschte Qualifikationen: Studium in Data Analytics, Informatik oder verwandten Bereichen; Erfahrung mit Reporting-Tools und SQL von Vorteil.
- Andere Informationen: Ideal für Studierende, die praktische Erfahrungen sammeln und ihre Karriere im Datenbereich starten möchten.
Das bewegst Du
- Erstellung und Verwaltung von diversen Reports
- Überwachung und Fehlerbehebung bestehender Reports zur Sicherstellung der Datenqualität
- Aufnahme und Bearbeitung von Verbesserungsanfragen sowie anschliessende Optimierung bestehender Berichte
- Vergabe von Zugriffsrechten
Das bringst Du mit
- Bestehendes oder abgeschlossenes Studium in den Bereichen Data Analytics, Data Science, Informatik, Mathematik oder einem verwandten Bereich
- Erste Erfahrung in Reporting-Tools wie Tableau, Qlik, SAC oder Power BI sowie im Bereich Data Analytics oder Data Science
- Kenntnisse in SQL zur Datenabfrage und Programmiersprachen (z.B. Python) von Vorteil
#J-18808-Ljbffr
Werkstudent:in im Bereich Business Intelligence Arbeitgeber: Stadler Rail AG
Kontaktperson:
Stadler Rail AG HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Werkstudent:in im Bereich Business Intelligence
✨Tip Nummer 1
Mach dich mit den gängigen Reporting-Tools wie Tableau, Qlik oder Power BI vertraut. Du kannst Online-Kurse oder Tutorials nutzen, um deine Kenntnisse zu vertiefen und praktische Erfahrungen zu sammeln.
✨Tip Nummer 2
Netzwerke mit anderen Studierenden oder Fachleuten im Bereich Data Analytics. Besuche Meetups oder Webinare, um wertvolle Kontakte zu knüpfen und mehr über die Branche zu erfahren.
✨Tip Nummer 3
Setze dich intensiv mit SQL auseinander. Es gibt viele Ressourcen online, die dir helfen können, deine Fähigkeiten in der Datenabfrage zu verbessern, was für die Stelle von großer Bedeutung ist.
✨Tip Nummer 4
Zeige Initiative, indem du eigene kleine Projekte im Bereich Data Analytics startest. Das kann dir helfen, praktische Erfahrungen zu sammeln und deine Problemlösungsfähigkeiten zu demonstrieren.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Werkstudent:in im Bereich Business Intelligence
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Verstehe die Anforderungen: Lies die Stellenbeschreibung sorgfältig durch und achte auf die geforderten Qualifikationen und Erfahrungen. Stelle sicher, dass du diese in deinem Lebenslauf und Anschreiben hervorhebst.
Betone relevante Erfahrungen: Wenn du bereits Erfahrung mit Reporting-Tools wie Tableau oder Power BI hast, stelle sicher, dass du diese in deinem Lebenslauf und Anschreiben klar darstellst. Verwende konkrete Beispiele, um deine Fähigkeiten zu untermauern.
Anpassung des Lebenslaufs: Passe deinen Lebenslauf an die spezifischen Anforderungen der Stelle an. Hebe deine Kenntnisse in SQL und Programmiersprachen wie Python hervor, da diese für die Position von Vorteil sind.
Motivationsschreiben: Verfasse ein überzeugendes Motivationsschreiben, in dem du erklärst, warum du dich für die Position interessierst und wie deine Fähigkeiten und Erfahrungen zur Verbesserung der bestehenden Berichte beitragen können.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Stadler Rail AG vorbereitest
✨Bereite dich auf technische Fragen vor
Da die Stelle Kenntnisse in SQL und Programmiersprachen wie Python erfordert, solltest du dich auf technische Fragen zu diesen Themen vorbereiten. Überlege dir Beispiele aus deiner bisherigen Erfahrung, die deine Fähigkeiten in diesen Bereichen demonstrieren.
✨Vertrautheit mit Reporting-Tools zeigen
Stelle sicher, dass du mit den gängigen Reporting-Tools wie Tableau, Qlik, SAC oder Power BI vertraut bist. Bereite dich darauf vor, konkrete Beispiele zu nennen, wie du diese Tools in der Vergangenheit verwendet hast, um Berichte zu erstellen oder zu optimieren.
✨Datenqualität und Fehlerbehebung betonen
Da die Überwachung und Fehlerbehebung von Reports Teil der Aufgaben ist, solltest du Beispiele für Situationen bereit haben, in denen du Datenqualitätsprobleme identifiziert und gelöst hast. Dies zeigt dein Engagement für präzise und zuverlässige Daten.
✨Verbesserungsanfragen und Optimierung ansprechen
Sei bereit, über deine Erfahrungen mit der Aufnahme und Bearbeitung von Verbesserungsanfragen zu sprechen. Zeige, wie du bestehende Berichte optimiert hast und welche Methoden du verwendet hast, um die Effizienz zu steigern.
