Auf einen Blick
- Aufgaben: Baue und betreibe die analytische Datenbasis für unsere COO-Funktionen in einem dynamischen Umfeld.
- Unternehmen: Führender Anbieter von Softwarelösungen im Gesundheitswesen mit über 9.000 engagierten Mitarbeitern.
- Vorteile: Flexibles Arbeiten, gesundes Essen, Fitnesskurse und Unterstützung für deine berufliche Entwicklung.
- Weitere Informationen: Vielfältige Arbeitsumgebung mit tollen Karrierechancen und Events.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft des Gesundheitswesens mit KI und mache einen echten Unterschied.
- Qualifikationen: Erfahrung in Datenengineering und Analytics sowie Kenntnisse moderner Datenplattformen erforderlich.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Als führender Anbieter von Softwarelösungen im Gesundheitswesen sind wir in 19 Ländern tätig und beschäftigen fast 9.000 engagierte Fachkräfte. Sie arbeiten in einem dynamischen und innovativen Umfeld, das voller spannender Möglichkeiten ist. Mit Ihrem Engagement und Ihrer Leidenschaft haben Sie die Chance, einen bleibenden Eindruck zu hinterlassen.
In dieser Rolle bauen und betreiben Sie die analytische Datenbasis für unsere COO-Funktionen – Support, Service Delivery und Group IT – über die gesamte Customer Journey hinweg. Sie koordinieren nicht nur, sondern modellieren, integrieren und liefern persönlich Daten von Rohquellen bis hin zu entscheidungsrelevanten Erkenntnissen. Ihre Arbeit bildet die Grundlage für robuste KPIs, effektives Steering und datengestützte Transformation in 19 Ländern.
Verantwortlichkeiten- End-to-End-Ausbau des COO-Datenlagers – von der Datenmodellierung und Pipeline-Entwicklung bis zur Integration relevanter Quellsysteme und der Bereitstellung nutzbarer Datenprodukte.
- Verknüpfung aller wichtigen Datensignale entlang der Customer Journey, einschließlich Kundenportal und Self-Service-Interaktionen, Ticketing- und ITSM-Daten, Telefonie und IVR, CRM, ERP, Lieferprozesse, Produkttelemetrie sowie Vorfall- und Release-Daten.
- Entwicklung einer einheitlichen und reproduzierbaren KPI-Logik für zentrale operative Kennzahlen wie NPS, First Contact Resolution, Time to Resolution, Early Resolution Rate, Repeat Contact Rate, Escalation Rate, MTTR, billable utilisation und On-Time Delivery.
- Design und Implementierung von Dashboards und Berichten für Support, Service Delivery und Group IT – nutzerzentriert, handlungsorientiert und konsequent auf Steuerung und Entscheidungsfindung fokussiert.
- Erstellung sauberer, konsistenter Datenstrukturen als Grundlage für KI- und Automatisierungslösungen sowie für robustes Management Reporting.
- Aktive Nutzung von LLMs und KI-gesteuerten Analysen zur Mustererkennung in Support-, Vorfall- und Telemetriedaten, zur Aufdeckung von Anomalien und zur Ermöglichung des Zugriffs auf operationale Datensätze in natürlicher Sprache.
- Verantwortung für Support- und ITSM-Ticketing, IVR und den Fall-Lieferpipeline, einschließlich Vorfall- und Release-Management sowie Go-Live, Nachbearbeitung und Telemetriesteuerung zur Sicherstellung stabiler CRM/ERP-Prozesse (Kunde, Vertrag, Berechtigung) und hoher SLA-Konformität.
- Mehrjährige praktische Erfahrung in der Datenverarbeitung, Analyse oder Datenintelligenz mit klarem Fokus auf skalierbare Datenmodelle, ETL/ELT-Prozesse und produktionsgerechte Datenarchitekturen.
- Ein hervorragender akademischer Hintergrund, vorzugsweise von einer führenden Universität, idealerweise in Informatik, Datenwissenschaft, Informationssystemen, Statistik oder einem vergleichbaren Studienfeld.
- Praktische Erfahrung mit modernen Datenplattformen wie Databricks, Snowflake, Azure Synapse, dbt oder vergleichbaren Technologien in einer Produktionsumgebung.
- Starke BI- und Datenvisualisierungsfähigkeiten sowie die Fähigkeit, unabhängig Dashboards und Analysen in Tools wie Power BI, Tableau, Looker oder ähnlichen Plattformen zu entwickeln.
- Solides Verständnis der zentralen COO-KPIs und die Fähigkeit, saubere, konsistente und länderübergreifend vergleichbare operative Kennzahlen aus heterogenen Datenquellen abzuleiten.
- Erfahrung in der Integration von CRM-, ERP-, ITSM- und Ticketingsystemen sowie Vertrauen in die Nutzung von KI-gesteuerten Analysen zur Mustererkennung, Anomalieerkennung und datengestützten Entscheidungsunterstützung.
- Mobiles Arbeiten: Flexibles Arbeiten von zu Hause aus zwei Tage pro Woche und vor Ort drei Tage pro Woche.
- Attraktive Standorte: Unsere Büros bieten voll ausgestattete Arbeitsplätze sowie regelmäßige Veranstaltungen wie Sommerfeste und Weihnachtsfeiern.
- Entwicklung: Unsere hauseigene Akademie und ein Portfolio externer Partner unterstützen Ihr berufliches Wachstum.
- Gesundheit: Wir legen großen Wert auf Gesundheit. In unserer hauseigenen Kantine in Koblenz finden Sie täglich eine Auswahl an köstlichen und gesunden Mahlzeiten, und unser voll ausgestattetes Fitnessstudio bietet wöchentliche Kurse (online & vor Ort).
- Und mehr: Eine Kindertagesstätte auf unserem CGM-Campus in Koblenz hilft Mitarbeitern, ihren Arbeitstag flexibler zu gestalten. Wir bieten auch Unternehmensleistungen, die Option eines Jobbikes, betriebliche Altersvorsorge und vieles mehr.
Diversität ist Teil von CGM! Wir begrüßen Bewerbungen unabhängig von Behinderung, Geschlecht, Nationalität, ethnischem und sozialem Hintergrund, Religion, Alter, sexueller Orientierung oder Identität.
Stunden: 32 - 40
Anstellungsart: Intern
Data Warehouse & Data Intelligence Specialist (m/f/d) Arbeitgeber: StudentJob
CGM ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern eine dynamische und innovative Arbeitsumgebung bietet, in der sie die Zukunft des Gesundheitswesens mitgestalten können. Mit flexiblen Arbeitszeiten, einer Vielzahl von Entwicklungsmöglichkeiten und einem starken Fokus auf Gesundheit und Wohlbefinden, einschließlich einer hauseigenen Kantine und Fitnessangeboten, fördert CGM eine positive Work-Life-Balance. Zudem wird Vielfalt großgeschrieben, was ein inklusives Arbeitsklima schafft, in dem jeder Mitarbeiter wertgeschätzt wird.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Data Warehouse & Data Intelligence Specialist (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 StudentJob 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 Data Warehouse & Data Intelligence Specialist (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 Data Warehouse & Data Intelligence Specialist (m/f/d) bei StudentJob gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei StudentJob 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 StudentJob entscheidend sein!
