Auf einen Blick
- Aufgaben: Leite Datenqualitätsprojekte und arbeite eng mit verschiedenen Stakeholdern zusammen.
- Unternehmen: Statista, die weltweit führende Plattform für Geschäftsdaten mit einer vielfältigen Kultur.
- Vorteile: Flexibles Arbeiten, internationale Events und Zugang zu Fitnessangeboten.
- Weitere Informationen: Tolle Karrierechancen in einem dynamischen, internationalen Team.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datenqualität und arbeite mit innovativen Technologien.
- Qualifikationen: Erfahrung in Projektmanagement, SQL und Python sowie Leidenschaft für Datenqualität.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 45000 - 65000 € pro Jahr.
Statista
, we’re all about facts and data, for we are the world's leading business data platform.
By providing reliable and easy-to-use data as well as various data analytics products and services, we empower people worldwide to make fact-based decisions.
Founded in Hamburg in 2007, we have quickly grown into a global company with offices in major cities such as London, New York, Berlin and Tokyo.
And we still have a lot of plans.
Our constant growth does not only prove our success, but also keeps creating new development and career opportunities for our employees.
We value and celebrate our diverse culture.
You are welcome here for who you are, no matter where you come from, what you look like, or whether you prefer bar graphs to pie charts.
Your story matters – keep writing it as part of our team.
Are you ready to join us?
Responsibilities
- You will lead data quality projects end to end, from planning and prioritization to tracking timelines, risks, and deliverables.
- You will coordinate and align with stakeholders (data engineers, analysts, and data owners) to clarify requirements, manage expectations, and communicate progress and outcomes.
- You will design and refine data quality measures and KPIs, translate business requirements into concrete quality checks, and ensure their implementation in collaboration with our Quality Engineers, as well as colleagues from other teams.
- You will write and review database queries to explore data issues, validate quality measures, and support root-cause analyses.
- You will build and maintain Power BI dashboards to monitor and communicate data quality performance across the organization for our quality tracking projects.
Requirements
- You are proficient in project management (inc. JIRA, Confluence documentation, Power Point) and well-versed in data visualizations, using Power BI or similar tools.
- You are confident working with SQL (incl. basic queries with SELECT, JOINs) and have hands-on experience with Python (incl. pandas, numpy).
- You have some prior experience with VS Code, Github.
- You are passionate about data quality and can effectively advocate for its importance across other teams.
- You are always on the lookout for novel developments and like to drive the adoption of innovative technologies in our organization (AI/LLMs).
- You demonstrate strong analytical thinking, take ownership of your work, and are able to drive projects both independently and collaboratively.
What we offer
In addition to our great team, culture, and our shared goal of empowering people with data, there are many other things that make Statista a great place to work!
Join us and benefit from
- Work from abroad up to 30 calendar days a year
- Hybrid work and flex-time
- International team and social events
- Subsidized urban mobility and access to fitness and wellness options
- Free access to Langdock and all its amazing functionalities
- Career & training opportunities
- Attractive locations and modern offices
- Mental health support with Open Up
Some of the benefits listed here apply only to the German entity and to Junior-level roles or above.
#J-18808-Ljbffr
Quality Analyst (m/f/d) Arbeitgeber: Statista Ltd.
Statista ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern nicht nur ein dynamisches und internationales Arbeitsumfeld bietet, sondern auch zahlreiche Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung. Mit flexiblen Arbeitszeiten, der Option, bis zu 30 Tage im Jahr aus dem Ausland zu arbeiten, sowie einem starken Fokus auf Teamkultur und Diversität, schaffen wir eine Umgebung, in der jeder geschätzt wird und seine individuelle Geschichte fortschreiben kann. Unsere modernen Büros und die Unterstützung für mentale Gesundheit unterstreichen unser Engagement für das Wohlbefinden unserer Mitarbeiter.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Quality Analyst (m/f/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 Statista Ltd. 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 Quality Analyst (m/f/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 Quality Analyst (m/f/d) bei Statista Ltd. gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Statista Ltd. 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 Statista Ltd. entscheidend sein!
