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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Analysiere Daten, entwickle Reports und arbeite in einem agilen Team.
- Arbeitgeber: Toll Collect GmbH ist ein innovatives Unternehmen mit Fokus auf Datenanalyse und Business Impact.
- Mitarbeitervorteile: Flexible Arbeitszeiten, hybrides Modell, 30 Urlaubstage und attraktive Vergütung.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft mit Daten und arbeite an realen Business-Prozessen.
- Gewünschte Qualifikationen: Abgeschlossenes Studium in Data Analytics oder verwandten Bereichen, SQL-Kenntnisse und gute Deutschkenntnisse.
- Andere Informationen: Intensive Einarbeitung und umfangreiche Weiterbildungsmöglichkeiten.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 36000 - 60000 € pro Jahr.
Sie sprechen Daten? Und lieben es, wenn aus komplexen Mustern konkrete Impulse werden?
Sie wollen keine endlosen Exceltabellen mehr pflegen, sondern mit smarten Tools echte Erkenntnisse gewinnen – verständlich, relevant und mit echtem Impact?
Dann sind Sie bei uns richtig.
Wir arbeiten agil, denken interdisziplinär und schätzen Menschen, die Daten nicht nur verwalten, sondern neugierig hinterfragen. Bei uns gestalten Sie analytische Lösungen für reale Business-Prozesse – nicht für die Schublade. Ob Zahlungsströme, Abrechnungslogik oder Risikoprofile: Ihre Analysen liefern die Basis für fundierte Entscheidungen und gezielte Verbesserungen.
Sie arbeiten in einem agilen Team, das flache Hierarchien lebt, Wissen teilt und gerne gemeinsam besser wird – technisch, fachlich und menschlich.
Kurz: Wenn Sie Daten nicht nur auswerten, sondern nutzen wollen – willkommen im Team.
Hier bringen Sie sich ein
- Datenanalyse: Sie durchdringen große, vielfältige Datenmengen und bringen Struktur, Klarheit und Erkenntnisse in komplexe Prozesse.
- Reporting : Sie entwickeln Reports und Dashboards, die nicht nur visualisieren, sondern konkrete Impulse für Entscheidungen liefern.
- Kennzahlenbewertung: Sie erkennen Auffälligkeiten, bewerten KPIs und leiten Optimierungspotenziale sowie Risiken klar ab.
- Modellarbeit: Sie betreuen bestehende Vorhersagemodelle, formulieren Anforderungen und begleiten Weiterentwicklungen in enger Abstimmung mit internen und externen Schnittstellen.
- Agile Zusammenarbeit: Sie verbinden analytisches Denken, technisches Verständnis und ein gutes Gespür für fachliche Zusammenhänge – in einem agilen, unterstützenden Team.
Das bringen Sie mit
- Fachlicher Hintergrund: Ein abgeschlossenes Studium in Data Analytics, Statistik, Mathematik oder einem vergleichbaren Studiengang.
- Datenverständnis: Sicherer Umgang mit SQL und großen Datenmengen – strukturierte Datenhaltung ist für Sie selbstverständlich.
- Visualisierung: Know-how in Tools zur Datenvisualisierung wie Power BI, Tableau, R Shiny oder Streamlit – inklusive einem Gespür für klare, verständliche Darstellungen.
- Coding Skills : Kenntnisse in Python und/oder R – und die Bereitschaft, analytische Ansätze in funktionierenden Code zu übersetzen.
- Kommunikation: Sehr gute Deutschkenntnisse (mindestens C1-Niveau) und die Fähigkeit, komplexe Sachverhalte verständlich und zielgruppenorientiert zu kommunizieren.
Das ist für Sie drin
- Intensive Einarbeitung durch erfahrene Kolleg*innen
- Attraktive Vergütung und umfangreiche Arbeitgeberleistungen
- Breites Qualifizierungsangebot zur fachlichen und persönlichen Weiterentwicklung
- 30 Urlaubstage bei einer 5-Tage-Woche; Verkürzung der Arbeitszeit (40 Std./W.) nach Absprache möglich
- Hybrides Arbeitsmodell (mind. 2 Präsenztage/Woche) mit der grundsätzlichen Möglichkeit, aus dem EU-Ausland zu arbeiten
- Flexible Arbeitszeiten von Mo.-Fr. (Gleitzeit)
- Zentral gelegener Standort am Potsdamer Platz mit optimaler Verkehrsanbindung
- Mittags sparen in Partnerrestaurants dank 6 Euro Essenszulage
- Job-Rad, Jobticket oder alternativ ein Mobilitätszuschuss von 40 Euro/Monat
- Betriebliche Altersvorsorge
Wenn Sie neugierig sind, Muster erkennen und Dinge sinnvoll verändern möchten – starten Sie bei uns genau da, wo Daten Zukunft schreiben.
Sie möchten uns bei unserer wichtigen Mission unterstützen?
Dann freuen wir uns auf Ihre Bewerbungsunterlagen mit Angabe frühestmöglichen Eintrittstermins und Ihrer Gehaltsvorstellung.
Bitte senden Sie uns Ihre Unterlagen ausschließlich als PDF-Datei mit insgesamt maximal 3 MB zu. Die Verarbeitung Ihrer personenbezogenen Daten erfolgt entsprechend unserer Datenschutzerklärung für Bewerbungen.
Unser Bewerbungsprozess umfasst ein erstes Telefoninterview, ein Remote-Vorstellungsgespräch und ein persönliches Kennenlernen vor Ort. Bewerbende mit einer Schwerbehinderung (w/m/d) werden bei gleicher Eignung bevorzugt eingestellt.
Fragen vorab beantwortet Ihnen gerne Antonia Welz unter der folgenden E-Mail:
Toll Collect GmbH • Personalmanagement • Linkstraße 4 • 10785 Berlin
#J-18808-Ljbffr
Data Analyst (d/m/w) – Data Stack trifft Business Impact Arbeitgeber: Toll Collect GmbH
Kontaktperson:
Toll Collect GmbH HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Data Analyst (d/m/w) – Data Stack trifft Business Impact
✨Tip Nummer 1
Nutze dein Netzwerk! Sprich mit ehemaligen Kommilitonen oder Kollegen, die bereits in der Datenanalyse tätig sind. Sie können dir wertvolle Einblicke in den Bewerbungsprozess bei uns geben und möglicherweise sogar eine Empfehlung aussprechen.
✨Tip Nummer 2
Bereite dich auf technische Fragen vor! Da wir einen sicheren Umgang mit SQL und Programmierkenntnissen in Python oder R erwarten, solltest du deine Fähigkeiten in diesen Bereichen auffrischen und bereit sein, sie in einem praktischen Test zu demonstrieren.
✨Tip Nummer 3
Zeige deine Leidenschaft für Daten! Bereite Beispiele vor, wie du in der Vergangenheit Datenanalysen durchgeführt hast, um konkrete Probleme zu lösen oder Entscheidungen zu unterstützen. Dies zeigt, dass du nicht nur die technischen Fähigkeiten hast, sondern auch das richtige Mindset mitbringst.
✨Tip Nummer 4
Informiere dich über unsere Unternehmenskultur! Da wir ein agiles Team mit flachen Hierarchien sind, ist es wichtig, dass du dich mit dieser Arbeitsweise identifizieren kannst. Überlege dir, wie du in einem solchen Umfeld arbeiten und zum Team beitragen kannst.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Data Analyst (d/m/w) – Data Stack trifft Business Impact
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Verstehe die Anforderungen: Lies die Stellenbeschreibung sorgfältig durch und achte auf die geforderten Fähigkeiten und Qualifikationen. Stelle sicher, dass du diese in deinem Lebenslauf und Anschreiben klar hervorhebst.
Individualisiere dein Anschreiben: Gestalte dein Anschreiben so, dass es deine Motivation und Eignung für die Position als Data Analyst deutlich macht. Verwende konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Erfahrung, um zu zeigen, wie du komplexe Datenanalysen durchgeführt hast.
Betone technische Fähigkeiten: Stelle sicher, dass du deine Kenntnisse in SQL, Python, R und Datenvisualisierungstools wie Power BI oder Tableau klar darstellst. Zeige, wie du diese Fähigkeiten in der Vergangenheit angewendet hast, um geschäftliche Entscheidungen zu unterstützen.
Prüfe deine Unterlagen: Bevor du deine Bewerbung einreichst, überprüfe alle Dokumente auf Vollständigkeit und Fehler. Achte darauf, dass deine PDF-Datei die maximale Größe von 3 MB nicht überschreitet und alle erforderlichen Informationen enthält.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Toll Collect GmbH vorbereitest
✨Verstehe die Daten
Bereite dich darauf vor, deine Kenntnisse in der Datenanalyse zu demonstrieren. Sei bereit, über spezifische Projekte zu sprechen, bei denen du große Datenmengen analysiert und klare Erkenntnisse gewonnen hast.
✨Visualisierungskompetenz zeigen
Stelle sicher, dass du mit den gängigen Tools zur Datenvisualisierung vertraut bist. Bereite Beispiele vor, wie du Dashboards oder Reports erstellt hast, die Entscheidungen unterstützt haben.
✨Technisches Know-how betonen
Sei bereit, deine Programmierkenntnisse in Python oder R zu erläutern. Zeige, wie du analytische Ansätze in funktionierenden Code übersetzt hast und welche Herausforderungen du dabei gemeistert hast.
✨Kommunikation ist der Schlüssel
Übe, komplexe Sachverhalte einfach und verständlich zu erklären. Du solltest in der Lage sein, deine Analysen so zu präsentieren, dass sie für verschiedene Zielgruppen nachvollziehbar sind.
