Auf einen Blick
- Aufgaben: Analysiere Daten und entwickle Insights für datengetriebene Entscheidungen.
- Unternehmen: Netto Marken-Discount, ein führendes Unternehmen im Lebensmitteleinzelhandel.
- Vorteile: Flexible Arbeitszeiten, 30 Tage Urlaub und zahlreiche Mitarbeitervorteile.
- Weitere Informationen: Moderne Büros, regelmäßige Weiterbildung und tolle Teamkultur.
- Warum dieser Job: Werde Teil eines dynamischen Teams und forme die Zukunft des Kundenverhaltens.
- Qualifikationen: Akademischer Hintergrund in Datenwissenschaft oder verwandten Bereichen.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 45000 - 65000 € pro Jahr.
Netto Marken-Discount stellt täglich die Versorgung von Millionen von Kunden mit Lebensmitteln und Artikeln des täglichen Bedarfs in über 4.260 Standorten und 20 Logistiklägern sicher. Zur Unterstützung der notwendigen Logistik-, Personal-, Beschaffungs- und Verwaltungsprozesse wird eine Vielzahl von Standard- und eigenentwickelter Software eingesetzt. Unser motiviertes Team entwickelt Lösungen im Bereich Customer Insights. Dabei kommt ein breites Spektrum an modernen Technologien und Werkzeugen zum Einsatz. Durch unseren agilen Ansatz schaffen wir zügig und qualitativ hochwertigen Nutzen für unsere internen und externen Kunden.
Deine Aufgaben
- Analyse von Daten verschiedener Quellen zur Gewinnung von Erkenntnissen, die datengetriebene Entscheidungen in Bezug zum Kunden ermöglichen
- Enge Zusammenarbeit mit funktionsübergreifenden Teams, um Nutzerverhalten und geschäftliche Auswirkungen zu verstehen, Chancen zu erkennen und Hypothesen zu prüfen
- Weiterentwicklung des internen Analyseportfolios auf Basis von Machine Learning
- Erarbeitung eines tiefgreifenden Verständnisses des Kundenverhaltens
- Erstellung von aussagekräftigen Auswertungen und Entwicklung von übersichtlichen Dashboards
- Implementierung und Weiterentwicklung von neuen Selektionsverfahren und Algorithmen für das Direktmarketing
- Durchführen von Ad-hoc-Analysen und Erstellung von Prognosemodellen zum Begleiten von Entscheidungsprozessen entlang des gesamten Kundenlebenszyklus
- Überführung von Selektionen in automatisierte Prozesse in Zusammenarbeit mit der IT
Wir bieten
- Flexible Arbeitszeiten und Möglichkeit zum mobilen Arbeiten
- 30 Tage Urlaub und Sonderurlaub zu besonderen Ereignissen
- Sicherer Arbeitsplatz mit unbefristetem Arbeitsvertrag
- Klimatisierte Büros mit moderner Hard- und Software
- Regelmäßige Fort- und Weiterbildungsmaßnahmen
- Abwechslungsreiche Versorgung für jeden Geschmack in der hauseigenen Kantine & Cafeteria
- Direkte Lage an der A93, gute Parkmöglichkeiten mit E‑Lade‑Stationen und Bushaltestelle direkt am Standort (RVV Linie 41 und 42)
- Zusätzliche Dienstleistungen wie hauseigener Textil‑Reinigungsservice und Packstation
- Betriebssportangebote als Ausgleich zum beruflichen Alltag
- Weitere Mitarbeitervorteile wie 10 % auf Netto‑Reisen, lokale Rabatte, Verlosung von Heimspiel‑Tickets des SSV Jahn Regensburg, Corporate Benefits und Jobrad‑Leasing
- Ein motiviertes und kollegiales Team
Du bringst
- Akademischer Hintergrund in Datenwissenschaft, Informatik, Mathematik, Statistik, Ökonometrie, Controlling oder einem verwandten Bereich
- Ausgeprägte analytische Kompetenz und die Fähigkeit, auf der Basis von Daten umsetzbare Erkenntnisse zu generieren
- Kenntnisse in Big-Data-Technologien (vorzugsweise Azure‑Stack und Databricks) und mit Datenvisualisierungswerkzeugen wie Microsoft PowerBI oder KNIME
- Fähigkeiten im Bereich Data Science und Kenntnisse in Python oder R, sowie SQL zur Abfrage von relationalen Datenbanken und Datenextraktion
- Wünschenswert sind Kenntnisse im Bereich des Maschinellen Lernens, zum Beispiel zur Lösung von Clustering‑, Klassifizierungs‑, Regressions‑ und Simulationsanalysen
- Hervorragende Kommunikations- und Kooperationsfähigkeit zur effektiven Zusammenarbeit mit funktionsübergreifenden Teams
- Ein hohes Maß an Selbstständigkeit und Motivation, um herausfordernde und abwechslungsreiche Aufgaben erfolgreich umzusetzen
- Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse
Arbeitszeit: 32–40 Stunden pro Woche
Anstellungsart: Intern (unbefristet)
Über den Arbeitgeber: Netto Marken-Discount Stiftung & Co. KG
(Junior) Analyst Data & Customer Insights (m/w/d) Arbeitgeber: StudentJob
Unrefined Riches UG bietet ein kreatives und flexibles Arbeitsumfeld, in dem du deine Fähigkeiten in Social Media und Content Creation weiterentwickeln kannst. Mit 90% Homeoffice und nur wenigen Präsenztagen in Hamburg hast du die Möglichkeit, deine Ideen in einem unterstützenden Team einzubringen und wertvolle Erfahrungen zu sammeln. Zudem besteht die Chance auf eine spätere Zusammenarbeit als Werkstudent:in oder in Festanstellung, was dir langfristige Perspektiven eröffnet.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so (Junior) Analyst Data & Customer Insights (m/w/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 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 (Junior) Analyst Data & Customer Insights (m/w/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 Data & Customer Insights (m/w/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!
