Auf einen Blick
- Aufgaben: Analysiere HR-Daten und entwickle datengetriebene Lösungen für verschiedene Stakeholder.
- Unternehmen: Swiss Life Holding AG, ein innovatives Unternehmen in Zürich.
- Vorteile: Flexible Arbeitszeiten, Weiterbildungsmöglichkeiten und ein dynamisches Team.
- Weitere Informationen: Wachse in einer unterstützenden Umgebung mit tollen Karrierechancen.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datenanalyse und bringe deine Ideen in einem spannenden Umfeld ein.
- Qualifikationen: Studium in Wirtschaft oder Informatik und Erfahrung im Analytics-Bereich.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 45000 - 65000 € pro Jahr.
Als Inhouse Data & Analytics Consultant übernimmst du innerhalb von Group HR eine zentrale Rolle an der Schnittstelle von Fachbereich, IT und Data & Analytics. Du verstehst fachliche Anforderungen, strukturierst komplexe Fragestellungen und überführst sie gemeinsam mit den relevanten Stakeholdern in nachhaltige Daten-, Reporting- und Analytics-Lösungen. Dabei verbindest du analytisches Denken mit technischem Verständnis, Umsetzungsstärke und einer pragmatischen Hands-on-Mentalität.
Dein Verantwortungsbereich
- Aufnahme, Strukturierung und Priorisierung von Anforderungen aus unterschiedlichen Stakeholder-Gruppen sowie Abstimmung mit HR, IT und Data & Analytics
- Übersetzung fachlicher Anforderungen in konkrete Daten-, Reporting- und Umsetzungskonzepte sowie Begleitung der Umsetzung bis zur erfolgreichen Einführung
- Steuerung und Koordination von Reporting- und Analytics-Initiativen – von der Idee über Testing und Change-Begleitung bis zur nachhaltigen Verankerung im Tagesgeschäft
- Analyse und Interpretation von HR-Daten sowie Ableitung konkreter Erkenntnisse und Handlungsempfehlungen für Fachbereiche und Management
- Aktive Weiterentwicklung der HR Reporting- und Analytics-Landschaft sowie Mitgestaltung datengetriebener Lösungen und Prozesse
Deine Stärken
- Abgeschlossenes Studium im Bereich Wirtschaft, Wirtschaftsinformatik, Informatik oder vergleichbare Qualifikation
- Mehrjährige relevante Berufserfahrung in einem Analytics-, Reporting-, BI- oder projektorientierten Umfeld
- Sehr gutes technisches Verständnis von Datenstrukturen, Datenflüssen, Schnittstellen sowie BI- und Data-Warehouse und in Reporting- und Analytics-Lösungen (z. B. Power BI)
- Erfahrung im eigenständigen Vorantreiben von Themen und im Umgang mit unterschiedlichen Stakeholdern auf Fach- und IT-Seite
- Strukturierte, lösungsorientierte und selbstständige Arbeitsweise kombiniert mit einer hohen Umsetzungsstärke
- Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Data & Analytics Consultant, 80–100% 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 Swiss Life Ag 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 & Analytics Consultant, 80–100% 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 & Analytics Consultant, 80–100% bei Swiss Life Ag gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Swiss Life Ag 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 Swiss Life Ag entscheidend sein!
