Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und implementiere skalierbare Datenpipelines und Architekturen.
- Unternehmen: Statista, die weltweit führende Plattform für Geschäftsdaten mit einem vielfältigen Team.
- Vorteile: Flexibles Arbeiten, internationale Events und Karrierechancen.
- Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit exzellenten Entwicklungsmöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datenanalyse und arbeite an spannenden Projekten.
- Qualifikationen: Abschluss in Informatik oder verwandtem Bereich und starke Programmierkenntnisse.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 43200 - 72000 € pro Jahr.
Overview
At 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. Our constant growth creates 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?
Your Job
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Design and implement scalable and efficient data pipelines and architectures
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Develop and maintain database workflows, including data lakes and warehouses, and optimize data retrieval and develop dashboards and reports for users
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Integrate dataflows from different systems through APIs and ensure data quality and reliability through cleaning, transformation, and validation
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Collaborate with other analysts, data scientists, and IT to deliver datasets for analytics and reporting, and take part in analytical tasks and project work
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Further integrate LLMs into workflows
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Document existing and developed processes and solutions and contribute to creating future projects
Your Profil
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Either Bachelor\'s or Master’s degree in Computer Science, Engineering, Economics, or a related field and/or proven experience as a data engineer or in a similar / adjacent role
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Strong coding skills. Strong technical expertise in data modeling, mining, ETL and database design (SQL, R, Python, cloud platforms such as AWS), etc.
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At least first experience in coding for the benefit of non-coders: knowledge of how to create a comfortable user experience/interface
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Excellent analytical, problem-solving, and communication skills as well as being a real team player - we win together!
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Strong sense of curiosity and problem-solving skills, and an interest in market research
Your Team
At Statista R, our team of over 130 analysts and sales specialists creates, publishes and distributes globally renowned company and brand toplists as well as rankings for a wide range of industries. As experts in rating companies, brands and products, we use our independent market research and data analysis expertise to identify the best in their respective industries, creating transparency and trust. Learn more at r.statista.com.
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:
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Work from abroad 10 days a year (up to 30 if your family lives abroad)
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Hybrid work and flex-time
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International team and social events
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Free access to Perplexity Enterprise and all its amazing functionalities
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Career & training opportunities
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Attractive locations and modern offices
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Mental health support with OpenUp
Some of the benefits listed here apply only to the German entity and to Junior-level roles or above.
(Senior) Analyst – Workplace & Employer Ranking 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 Entwicklungsmöglichkeiten in einer wachsenden globalen Organisation. Mit flexiblen Arbeitszeiten, der Möglichkeit, im Ausland zu arbeiten, und einem starken Fokus auf mentale Gesundheit und Teamkultur, fördert Statista eine inklusive Atmosphäre, in der jeder Mitarbeiter geschätzt wird und seine individuelle Geschichte weiter schreiben kann.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so (Senior) Analyst – Workplace & Employer Ranking Data (m/f/d) erhalten könnten
✨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 (Senior) Analyst – Workplace & Employer Ranking 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 (Senior) Analyst – Workplace & Employer Ranking 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!
