Auf einen Blick
- Aufgaben: Analysiere Daten und entwickle Marktmodelle für fundierte Geschäftsentscheidungen.
- Unternehmen: Weltweit führende Plattform für Geschäftsdaten mit einem dynamischen Team.
- Vorteile: Flexibles Arbeiten, internationale Events und Karrierechancen.
- Weitere Informationen: Wachstumsorientierte Umgebung mit Unterstützung für mentale Gesundheit.
- Warum dieser Job: Nutze KI und deine analytischen Fähigkeiten, um echte Veränderungen zu bewirken.
- Qualifikationen: Starke analytische Fähigkeiten und Erfahrung in Python sind erforderlich.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 55000 - 75000 € pro Jahr.
Bei Statista dreht sich alles um Fakten und Daten, denn wir sind die weltweit führende Plattform für Geschäftsdaten. Durch die Bereitstellung zuverlässiger und benutzerfreundlicher Daten sowie verschiedener Datenanalyseprodukte und -dienstleistungen ermöglichen wir es Menschen auf der ganzen Welt, faktenbasierte Entscheidungen zu treffen. Gegründet in Hamburg im Jahr 2007, haben wir uns schnell zu einem globalen Unternehmen mit Büros in großen Städten wie London, New York, Berlin und Tokio entwickelt. Unser ständiges Wachstum beweist nicht nur unseren Erfolg, sondern schafft auch neue Entwicklungs- und Karrieremöglichkeiten für unsere Mitarbeiter. Wir schätzen und feiern unsere vielfältige Kultur. Ihre Geschichte zählt – schreiben Sie sie als Teil unseres Teams weiter. Sind Sie bereit, sich uns anzuschließen?
Unsere Mission
Da KI schnell transformiert, wie Informationen erstellt und konsumiert werden, wird qualitativ hochwertige proprietäre Daten zu einer entscheidenden Zutat für die Generierung vertrauenswürdiger Einblicke und die Ermöglichung besserer Entscheidungen. Modelle werden leistungsfähiger, je besser die Qualität der zugrunde liegenden Daten ist. Die Mission der Abteilung für modellierte Daten besteht darin, qualitativ hochwertige proprietäre Daten in großem Maßstab zu entwickeln, um unseren Kunden zu helfen, bessere Geschäftsentscheidungen mit Vertrauen zu treffen.
Ihre Rolle
- Besitzen und kontinuierlich verbessern eines Portfolios von Marktmodellen für eine bestimmte Branche zur Unterstützung der Erstellung proprietärer Daten.
- Analysieren von strukturierten und unstrukturierten Daten aus einer Vielzahl interner und externer Quellen zur Schätzung und Prognose von Marktentwicklungen.
- Erstellen, Pflegen und Verbessern statistischer Modelle zur Messung von Marktgröße, Wachstum und wichtigen Leistungsindikatoren.
- Entwickeln reproduzierbarer, Python-basierter Analyse-Workflows, die robuste und erklärbare Modellausgaben gewährleisten.
- Verwenden und Unterstützen der Entwicklung von KI-Tools zur Beschleunigung von Forschung, Modellierung, Dokumentation und Qualitätssicherung.
- Beitragen von wiederverwendbaren Modellierungskomponenten, Automatisierungsfähigkeiten und Best Practices zur Unterstützung des Aufbaus der nächsten Generation unserer KI-gestützten Produktionsplattform.
- Eng mit der Datenengineering-Abteilung zusammenarbeiten, um unser Produktionssystem kontinuierlich zu verbessern und proprietäre Daten schneller, konsistenter und in größerem Maßstab bereitzustellen.
Ihr Profil
- Starke analytische und strukturierte Problemlösungsfähigkeiten mit echtem Interesse an Märkten, Branchen und Geschäftsdynamiken.
- Solide Python-Programmierkenntnisse durch Studium, Praktika, Forschung oder persönliche Projekte.
- Gutes Verständnis von Statistik und quantitativer Argumentation mit der Fähigkeit, mehrdeutige Geschäftsfragen in strukturierte analytische Probleme zu zerlegen.
- Hohe Eigenverantwortung und Initiative mit nachweislichen Erfolgen bei der Umsetzung von Ideen in Ergebnisse und der kontinuierlichen Verbesserung von Prozessen.
- Wachstumsorientierte Denkweise mit Begeisterung für neue Technologien und der Auffassung, dass KI ein Werkzeug zur Verstärkung Ihrer analytischen Fähigkeiten ist.
- Ausgezeichnete schriftliche und mündliche Kommunikationsfähigkeiten.
- Erfahrung mit SQL und Datenbankgrundlagen ist von Vorteil.
- Vertrautheit mit Git, kollaborativen Entwicklungspraktiken oder KI-Tools wie ChatGPT, GitHub Copilot oder Cursor ist von Vorteil.
- Erfahrungen in der Marktforschung, Beratung, Geschäftsanalyse oder Datenvisualisierung sind von Vorteil.
Was wir bieten
Zusätzlich zu unserem großartigen Team, unserer Kultur und unserem gemeinsamen Ziel, Menschen mit Daten zu stärken, gibt es viele weitere Dinge, die Statista zu einem großartigen Arbeitsplatz machen! Treten Sie uns bei und profitieren Sie von:
- Arbeiten im Ausland bis zu 30 Kalendertagen pro Jahr.
- Hybrides Arbeiten und flexible Arbeitszeiten.
- Internationalem Team und sozialen Veranstaltungen.
- Subventionierter urbaner Mobilität und Zugang zu Fitness- und Wellnessangeboten.
- Kostenloser Zugang zu Langdock und all seinen großartigen Funktionen.
- Karriere- und Schulungsmöglichkeiten.
- Attraktive Standorte und moderne Büros.
- Unterstützung der psychischen Gesundheit mit OpenUp.
Einige der hier aufgeführten Vorteile gelten nur für die deutsche Einheit und für Junior-Positionen oder höher.
Junior Analyst - Modeled Data (m/f/d) Arbeitgeber: Statista
Statista ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern nicht nur ein dynamisches und internationales Arbeitsumfeld bietet, sondern auch zahlreiche Möglichkeiten zur persönlichen und beruflichen Weiterentwicklung. Mit flexiblen Arbeitszeiten, der Option auf hybrides Arbeiten und einem starken Fokus auf Teamkultur und Diversität, schaffen wir eine Umgebung, in der jeder geschätzt wird und seine individuelle Geschichte fortschreiben kann. Unsere Mitarbeiter profitieren zudem von attraktiven Zusatzleistungen wie subventionierter urbaner Mobilität und Zugang zu Fitness- und Wellnessangeboten.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Junior Analyst - Modeled Data (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 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 Junior Analyst - Modeled Data (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 Junior Analyst - Modeled Data (m/f/d) bei Statista gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Statista 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 entscheidend sein!
