Auf einen Blick
- Aufgaben: Analysiere Support-Daten und entwickle datenbasierte Empfehlungen zur Verbesserung unserer E-Learning-Plattform.
- Unternehmen: UNISCOLA, ein innovatives Unternehmen im IT-Bereich mit Fokus auf Datenanalyse.
- Vorteile: 19,00 €/Stunde, flexible Arbeitszeiten, Homeoffice und regelmäßige Schulungen.
- Weitere Informationen: Entwickle dich in einem dynamischen Team mit hervorragenden Karrierechancen.
- Warum dieser Job: Nutze deine analytischen Fähigkeiten, um echten Einfluss auf Produktentscheidungen zu nehmen.
- Qualifikationen: IT-Ausbildung oder Studium in Datenanalyse, Erfahrung im IT-Support und Kenntnisse in Datenanalysetools.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 3290 - 3600 € pro Monat.
Als Support-Analyst bei UNISCOLA gehst du über die reine Ticket-Bearbeitung hinaus und analysierst Support-Daten, um Muster zu erkennen und Verbesserungen voranzutreiben. Du kombinierst praktischen Support mit analytischen Aufgaben und trägst zur kontinuierlichen Optimierung unserer E-Learning-Plattform bei. Diese Position ist ideal für analytisch denkende Support-Profis.
Aufgaben:
- Du bearbeitest Support-Anfragen mit besonderem Fokus auf detaillierte Dokumentation und Datenerfassung.
- Du analysierst Support-Tickets systematisch, um Trends, Muster und wiederkehrende Probleme zu identifizieren.
- Dabei erstellst du Reports über Support-Metriken, häufige Issues und User-Pain-Points.
- Du führst Root-Cause-Analysen bei systematischen Problemen durch.
- Die Zusammenarbeit mit Product und QA zur Behebung struktureller Probleme gehört zu deinen Aufgaben.
- Du entwickelst datenbasierte Empfehlungen zur Verbesserung von Plattform und Support.
- Du erstellst detaillierte Analyse-Reports für Management und Product-Team.
- Du entwickelst Dashboards zur Visualisierung von Support-Kennzahlen.
- Außerdem identifizierst du Optimierungspotenziale in Support-Prozessen durch Datenanalyse.
- Du führst Nutzer-Befragungen durch und wertest diese aus.
- Zudem arbeitest du an Projekten zur kontinuierlichen Verbesserung mit.
Anforderungen:
- Du hast eine IT-Ausbildung oder ein Studium mit Schwerpunkt Datenanalyse oder Systemanalyse.
- Erfahrung im IT-Support kombiniert mit analytischen Fähigkeiten ist erforderlich.
- Du besitzt Kenntnisse in Datenanalyse-Tools, Excel, SQL oder BI-Software.
- Erfahrung mit Ticketsystemen und deren Reporting-Funktionen ist wichtig.
- Du denkst analytisch und erkennst Zusammenhänge in Daten.
- Sehr gute Deutschkenntnisse und die Fähigkeit, Ergebnisse verständlich zu präsentieren, sind notwendig.
- Du arbeitest strukturiert und detailorientiert.
- Deine analytischen Fähigkeiten ermöglichen dir, aus Daten aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen.
- Du denkst systematisch und erkennst Muster und Trends.
- Deine Kommunikationsfähigkeit zeigt sich in der verständlichen Präsentation von Analyseergebnissen.
- Du arbeitest eigenständig an komplexen Fragestellungen.
- Deine Problemlösungskompetenz ist datengetrieben und objektiv.
- Du bist neugierig und gehst Dingen auf den Grund.
- Teamarbeit über Abteilungsgrenzen hinweg schätzt du.
Arbeitszeiten:
Vollzeit, 40 Stunden pro Woche. Montag bis Freitag, flexible Arbeitszeiten mit Kernzeit 10:00 - 15:00 Uhr. Zeit für tiefgreifende Analysen ohne ständige Unterbrechungen wird eingeplant.
Zusammenfassung:
Wir bieten dir eine einzigartige Position an der Schnittstelle von Support und Datenanalyse. Du erhältst Zugang zu umfassenden Datenquellen und professionellen Analyse-Tools. Regelmäßige Schulungen in Datenanalyse und Business Intelligence werden gefördert. Du hast direkten Einfluss auf Produktentscheidungen durch deine Analysen. Flexible Arbeitsmodelle mit hohem Homeoffice-Anteil sind möglich. Ein analytisch denkendes Team erwartet dich. Gute Entwicklungsperspektiven in Richtung Data Analysis oder Product Management sind vorhanden.
Vollzeit: Support-Analyst (m/w/d) für Heidenheim - 19,00 €/Stunde in Heidenheim an der Brenz Arbeitgeber: Techknight
E.DIS Netz ist ein ausgezeichneter Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern eine herausfordernde und abwechslungsreiche Tätigkeit im Bereich der Versorgungstechnik bietet. Mit flexiblen Arbeitszeiten, umfangreichen Fortbildungsangeboten und einer überdurchschnittlichen Vergütung sorgt das Unternehmen für eine ausgewogene Work-Life-Balance und fördert die persönliche sowie berufliche Entwicklung seiner Mitarbeiter. Zudem profitieren die Angestellten von einem starken Netzwerk innerhalb des E.ON Konzerns, das vielfältige Perspektivwechsel und Zusammenarbeit über Unternehmensgrenzen hinweg ermöglicht.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Vollzeit: Support-Analyst (m/w/d) für Heidenheim - 19,00 €/Stunde in Heidenheim an der Brenz 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 Techknight 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 Vollzeit: Support-Analyst (m/w/d) für Heidenheim - 19,00 €/Stunde in Heidenheim an der Brenz 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 Vollzeit: Support-Analyst (m/w/d) für Heidenheim - 19,00 €/Stunde bei Techknight gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Techknight 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 Techknight entscheidend sein!
