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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und optimiere datengetriebene Projekte und Modelle für Credit Scoring.
- Arbeitgeber: Creditsafe ist die weltweit meistgenutzte Wirtschaftsauskunftei mit über 365 Millionen Wirtschaftsauskünften.
- Mitarbeitervorteile: Flexibles Arbeiten, modernes Equipment, 30 Tage Urlaub und betriebliche Altersvorsorge.
- Warum dieser Job: Gestalte die datengetriebene Zukunft in einem innovativen Team mit Raum für persönliche Weiterentwicklung.
- Gewünschte Qualifikationen: Abgeschlossenes Studium in BWL, Informatik oder ähnlichem; Erfahrung in Data Engineering und Analytics erforderlich.
- Andere Informationen: Hybrides Arbeitsmodell und zahlreiche Corporate Benefits warten auf dich!
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 43200 - 72000 € pro Jahr.
Willkommen bei Creditsafe Deutschland und Österreich GmbH – der weltweit meistgenutzten Wirtschaftsauskunftei!
Wir bei Creditsafe verstehen uns als Innovatoren in der Welt der Unternehmensinformationen. Unsere Mission ist es, Unternehmen durch zuverlässige Wirtschaftsauskünfte zu unterstützen, fundierte Entscheidungen zu treffen und Risiken zu minimieren. Mit einem Portfolio von über 365 Millionen Wirtschaftsauskünften weltweit sind wir für viele Branchen unverzichtbarer Partner und fördern die Transparenz im Geschäftsleben.
Deine Chance, echte Mehrwerte zu schaffen!
Du bist analytisch, innovativ und liebst es, aus Daten konkrete Lösungen zu schaffen? Dann bewirb dich jetzt und werde Teil unseres Teams, um gemeinsam die datengetriebene Zukunft zu gestalten.
Eckdaten:
- Unbefristet und in Vollzeit
- Standort: Berlin oder Wien
Aufgaben
- Entwicklung, Umsetzung und Optimierung von datengetriebenen Projekten
- Im Rahmen dieser Projekte arbeitest du an Datenmodellierungen und unserer Codebasis
- Gestaltung und Operationalisierung von Modellen und Dashboards im Bereich Credit Scoring, die echte Mehrwerte für unsere Stakeholder schaffen
- Aufbau robuster, autonomer Datenpipelines zur Optimierung datenbasierter Prozesse
- Integration und Analyse komplexer Daten aus verschiedenen Unternehmensbereichen wie Vertrieb, Marketing und Produktentwicklung, um handlungsrelevante Insights abzuleiten
- Zusammenarbeit mit interdisziplinären Teams, um innovative Lösungen zu entwickeln und zu implementieren
- Abgeschlossenes Studium in Betriebswirtschaft, Informatik, Mathematik oder einem ähnlichen Bereich
- Nachweisbare Erfahrung im Bereich Data Engineering, Data Analytics und Data Mining
- Expertenkenntnisse in Python, SQL, sowie in der Arbeit mit relationalen Datenbanken (z. B. PostgreSQL, MySQL)
- Kenntnisse in statistischen Methoden (z. B. Regressions- oder Cluster-Analysen) und Begeisterung für innovative Technologien wie KI
- Erfahrung in DBT und modernen Datenarchitekturen (z. B. Snowflake, Redshift, BigQuery) sowie Datenorchestrierungstools wie Airflow sind von Vorteil
- Strukturierte, lösungsorientierte Arbeitsweise mit starker Kommunikationsfähigkeit – sowohl auf Deutsch als auch auf Englisch
- Interesse an & Erfahrung mit wirtschaftlichen und finanziellen Daten ist vom Vorteil
Benefits
- Attraktive Vergütung
- Flexibles Arbeiten: Hybrides Modell mit Gleitzeit und der Möglichkeit zum mobilen Arbeiten
- ein tolles Team und eine wertschätzende Arbeitsatmosphäre
- Top Ausstattung: moderne Arbeitsmittel inkl. Laptop, Headset, etc.
- Modernen Tech-Stack
- Raum für persönliche Weiterentwicklung
- Work-Life-Balance: 30 Tage Urlaub pro Jahr
- Betriebliche Altersvorsorge und Zuschuss zur Gesundheitsförderung
- Jobrad und Car-Abo (Nutzung durch Lebenspartner*in möglich)
- Sprachapp sowie Rabatte auf diverse Shops
Wir freuen uns auf Deine aussagekräftigen Bewerbungsunterlagen inkl. Gehaltsvorstellungen und Dich bald bei Creditsafe begrüßen zu dürfen!
Creditsafe Deutschland GmbH, Sonnenallee 221 F, 12059 Berlin
Creditsafe Österreich GmbH, Jasomirgottstraße 6/2, 1010 Wien
Die Wirtschaftsauskunftei Creditsafe wurde 1997 in Norwegen gegründet. Seitdem ist die Creditsafe Gruppe weltweit mit 25 Büros in 14 Ländern vertreten und ermöglicht 500,000 Nutzern Zugriff auf 430 Millionen Firmendaten aus über 200 Ländern. Das Angebot umfasst neben klassischer Wirtschaftsauskunft mit Monitoring, Marketingadressen, Inkassolösungen, auch Schnittstellenlösungen. Unsere Leidenschaft und unser Bestreben ist es, unseren Kunden stets die aktuellsten Informationen und innovativsten Lösungen zur Verfügung zu stellen. Das macht uns zum weltweit meistgenutzten Anbieter von Wirtschaftsinformationen.
#J-18808-Ljbffr
Analytics Engineer (m/w/d) Arbeitgeber: TN Germany
Kontaktperson:
TN Germany HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Analytics Engineer (m/w/d)
✨Tip Nummer 1
Nutze dein Netzwerk! Sprich mit Leuten, die bereits in der Branche arbeiten oder sogar bei Creditsafe tätig sind. Oftmals können persönliche Empfehlungen den Unterschied machen und dir wertvolle Einblicke in die Unternehmenskultur geben.
✨Tip Nummer 2
Bereite dich auf technische Interviews vor! Da die Rolle des Analytics Engineers stark auf Datenanalyse und Programmierung fokussiert ist, solltest du deine Kenntnisse in Python, SQL und statistischen Methoden auffrischen und praktische Beispiele parat haben.
✨Tip Nummer 3
Zeige deine Innovationskraft! Bereite ein Projekt oder eine Fallstudie vor, die zeigt, wie du datengetriebene Lösungen entwickelt hast. Dies kann dir helfen, dich von anderen Bewerbern abzuheben und deine Problemlösungsfähigkeiten zu demonstrieren.
✨Tip Nummer 4
Informiere dich über die neuesten Trends in der Datenanalyse und -architektur. Zeige während des Gesprächs, dass du nicht nur die aktuellen Technologien beherrschst, sondern auch ein Interesse an zukünftigen Entwicklungen hast, um Creditsafe als innovativen Partner zu unterstützen.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Analytics Engineer (m/w/d)
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Verstehe die Unternehmensmission: Informiere dich über die Mission und Werte von Creditsafe. Zeige in deiner Bewerbung, wie deine analytischen Fähigkeiten und innovativen Ansätze zur Unterstützung der Unternehmensziele beitragen können.
Hebe relevante Erfahrungen hervor: Betone deine nachweisbare Erfahrung im Bereich Data Engineering, Data Analytics und Data Mining. Stelle sicher, dass du konkrete Beispiele für Projekte oder Aufgaben nennst, die deine Fähigkeiten in Python, SQL und statistischen Methoden demonstrieren.
Strukturiere deine Bewerbung: Achte darauf, dass deine Bewerbung klar und strukturiert ist. Verwende Absätze, um verschiedene Abschnitte zu trennen, und achte auf eine logische Reihenfolge, die deine Qualifikationen und Erfahrungen gut präsentiert.
Füge Gehaltsvorstellungen hinzu: Vergiss nicht, deine Gehaltsvorstellungen in die Bewerbung aufzunehmen. Recherchiere vorher, um realistische und marktgerechte Zahlen anzugeben, die deinen Erfahrungen und Qualifikationen entsprechen.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei TN Germany vorbereitest
✨Verstehe die Unternehmensmission
Mach dich mit der Mission von Creditsafe vertraut, Unternehmen durch zuverlässige Wirtschaftsauskünfte zu unterstützen. Zeige im Interview, dass du die Bedeutung von Daten für fundierte Entscheidungen verstehst und wie du dazu beitragen kannst.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Denke an spezifische Projekte oder Erfahrungen, in denen du datengetriebene Lösungen entwickelt hast. Sei bereit, diese Beispiele zu erläutern und zu zeigen, wie deine analytischen Fähigkeiten zur Optimierung von Prozessen beigetragen haben.
✨Kenntnisse in relevanten Technologien
Stelle sicher, dass du deine Kenntnisse in Python, SQL und Datenarchitekturen wie Snowflake oder Redshift hervorhebst. Bereite dich darauf vor, technische Fragen zu beantworten und eventuell sogar praktische Aufgaben zu lösen.
✨Teamarbeit betonen
Creditsafe legt Wert auf interdisziplinäre Zusammenarbeit. Bereite dich darauf vor, über deine Erfahrungen in der Arbeit mit verschiedenen Teams zu sprechen und wie du innovative Lösungen gemeinsam entwickelt hast.
