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FĂĽr Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Analysiere Daten, entwickle Reports und verbessere die Datenqualität mit Machine Learning.
- Arbeitgeber: TAS ToolBox GmbH ist ein fĂĽhrendes Beratungsunternehmen im Gesundheitswesen mit ĂĽber 16 Jahren Erfahrung.
- Mitarbeitervorteile: Zentrale Lage in Düsseldorf, Homeoffice, flache Hierarchien und regelmäßige Teamevents.
- Warum dieser Job: Gestalte Lösungen, die den Kostendruck im Gesundheitswesen senken und arbeite in einem dynamischen Team.
- GewĂĽnschte Qualifikationen: Abgeschlossenes Studium oder relevante Ausbildung, starke SQL- und Power BI-Kenntnisse, idealerweise 2 Jahre Erfahrung.
- Andere Informationen: Wir suchen auch Junior-Kandidaten, die eine Leidenschaft fĂĽr Daten haben.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 43200 - 84000 € pro Jahr.
Du bist bereit, Daten in echte Wirkung zu übersetzen? Du willst nicht nur Tabellen drehen, sondern etwas bewegen – und das in einem Umfeld, das Stabilität, Sinn und Wachstum vereint? Dann komm zu unserem Kunden – einem der führenden Beratungsunternehmen im Gesundheitswesen. Seit über 16 Jahren hilft unser Kunde Krankenhäusern, Reha-Kliniken und sozialen Trägern dabei, Prozesse zu optimieren, Kosten zu senken und den Herausforderungen des Gesundheitsmarkts zu begegnen.
Zur Verstärkung des Teams suchen wir zum nächstmöglichen Zeitpunkt einen (Senior) Data Analyst (m/w/d) mit echtem Drive für Daten, Digitalisierung und Impact.
Warum zu unserem Kunden?
- Zentrale Lage: Office im Herzen Düsseldorfs mit 250 qm Dachterrasse – Kaffee, Snacks & Kicker inklusive
- Perspektive: Attraktive Gehaltsstruktur, Entwicklungsmöglichkeiten und echte Karrierepfade
- Teamspirit: Flache Hierarchien, kurze Wege, regelmäßige Teamevents (Eishockey, Grillkurse, Minigolf u.v.m.)
- Flexibilität: Vertrauensarbeitszeit, Homeoffice möglich (20%), moderne Tools (Iclass, Oncost, ChatGPT 4.0 etc.)
- Sinn: Du arbeitest mit uns an Lösungen, die den Kostendruck im Gesundheitswesen messbar verringern
Was Dich erwartet:
- Analyse mit Purpose: Du analysierst Rechnungsdaten (OCR-basiert), clusterst Warengruppen, wertest Lieferanten aus und bringst Transparenz in komplexe Einkaufsprozesse.
- Machine Learning trifft Medizin: Du nutzt ML-Modelle, um Klassifizierungen zu verbessern – und hebst die Datenqualität aufs nächste Level.
- BrĂĽcke zwischen Daten und Entscheidung: Du entwickelst Reports, KPIs und Dashboards, die den Beratern echte Entscheidungsgrundlagen liefern.
- Verantwortung und Entwicklung: Du steuerst externe Dienstleister, entwickelst Analytics-Strukturen weiter und bist Mentor fĂĽr Junioren.
Was Du mitbringen solltest:
- Abgeschlossenes Studium (z.B. Datenanalyse, Statistik, Wirtschaft, IT) oder eine relevante Ausbildung mit analytischem Background
- Für Senior-Level: Mind. 2 Jahre relevante Erfahrung, souverän im Umgang mit Dienstleistern und eigenverantwortlicher Projektarbeit (aber auch Bewerbungen von Junior-Kandidaten sind gern gesehen)
- Starke Skills in SQL, Power BI, VBA, Power Query, idealerweise auch Machine Learning & Big Data
- Affinität zu Finanzdaten / FiBu / Controlling
- Analytischer Kopf, strukturierte Arbeitsweise, Teamplayer-Mentalität
- Sehr gute Deutschkenntnisse (C1+), gute Kommunikationsfähigkeit
Wenn Sie eine Passion für Daten haben und in einer dynamischen, kollaborativen Umgebung arbeiten möchten, in der Ihre Arbeit sichtbaren Einfluss hat, dann freuen wir uns darauf, Sie kennenzulernen!
Kontaktperson:
TAS Toolbox GmbH HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: (Senior) Data Analyst (m/w/d)
✨Tipp Nummer 1
Nutze dein Netzwerk! Sprich mit ehemaligen Kollegen oder Kommilitonen, die bereits in der Branche arbeiten. Sie können dir wertvolle Einblicke geben und möglicherweise sogar eine Empfehlung aussprechen.
✨Tipp Nummer 2
Bereite dich auf das Vorstellungsgespräch vor, indem du aktuelle Trends im Bereich Datenanalyse und Gesundheitswesen recherchierst. Zeige, dass du über die neuesten Entwicklungen informiert bist und wie du diese in die Arbeit einbringen kannst.
✨Tipp Nummer 3
Praktische Erfahrungen sind entscheidend. Wenn du die Möglichkeit hast, an Projekten oder Workshops teilzunehmen, die sich mit Machine Learning oder Datenanalyse beschäftigen, nutze diese Gelegenheiten, um deine Fähigkeiten zu erweitern.
✨Tipp Nummer 4
Zeige deine Leidenschaft für Daten! In Gesprächen oder Netzwerktreffen kannst du Beispiele nennen, wie du Daten genutzt hast, um Probleme zu lösen oder Entscheidungen zu treffen. Das wird deine Motivation und Eignung unterstreichen.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: (Senior) Data Analyst (m/w/d)
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Verstehe die Anforderungen: Lies die Stellenanzeige sorgfältig durch und achte auf die spezifischen Anforderungen und Qualifikationen, die für die Position als (Senior) Data Analyst gefordert werden. Stelle sicher, dass du alle relevanten Punkte in deiner Bewerbung ansprichst.
Betone deine Erfahrungen: Hebe in deinem Lebenslauf und Anschreiben deine bisherigen Erfahrungen in der Datenanalyse hervor, insbesondere in Bezug auf SQL, Power BI und Machine Learning. Zeige konkrete Beispiele, wie du diese Fähigkeiten in der Vergangenheit erfolgreich eingesetzt hast.
Motivationsschreiben: Verfasse ein überzeugendes Motivationsschreiben, in dem du erklärst, warum du dich für diese Position interessierst und was dich an der Arbeit im Gesundheitswesen reizt. Betone deinen Wunsch, mit Daten einen echten Einfluss zu haben.
Prüfe deine Unterlagen: Bevor du deine Bewerbung abschickst, überprüfe alle Dokumente auf Vollständigkeit und Fehler. Achte darauf, dass dein Lebenslauf aktuell ist und alle relevanten Informationen enthält. Eine fehlerfreie Bewerbung hinterlässt einen guten Eindruck.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei TAS Toolbox GmbH vorbereitest
✨Bereite dich auf technische Fragen vor
Da die Position einen starken Fokus auf Datenanalyse und Machine Learning hat, solltest du dich auf technische Fragen zu SQL, Power BI und anderen relevanten Tools vorbereiten. Überlege dir Beispiele aus deiner bisherigen Erfahrung, die deine Fähigkeiten in diesen Bereichen demonstrieren.
✨Verstehe die Branche
Informiere dich über die aktuellen Herausforderungen im Gesundheitswesen und wie Datenanalysen dazu beitragen können, diese zu bewältigen. Zeige im Interview, dass du ein Verständnis für die Branche hast und wie deine Arbeit einen echten Einfluss haben kann.
✨Präsentiere deine Projekte
Bereite eine kurze Präsentation oder Beispiele von Projekten vor, an denen du gearbeitet hast. Betone dabei, wie du Daten genutzt hast, um Entscheidungen zu treffen oder Prozesse zu optimieren. Dies zeigt deine praktische Erfahrung und deinen analytischen Ansatz.
✨Zeige Teamgeist
Da die Stelle auch Mentoring für Junioren umfasst, ist es wichtig, deine Teamplayer-Mentalität zu betonen. Bereite Beispiele vor, in denen du erfolgreich im Team gearbeitet hast oder andere unterstützt hast, um gemeinsame Ziele zu erreichen.
