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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Analysiere Daten, erstelle Berichte und arbeite eng mit verschiedenen Teams zusammen.
- Arbeitgeber: Ein internationales Unternehmen in Hamburg mit rund 2000 Mitarbeitenden, davon 60 in der IT.
- Mitarbeitervorteile: Unbefristete Festanstellung, flexibles Arbeiten, Homeoffice, 30+ Urlaubstage und zahlreiche Zusatzleistungen.
- Warum dieser Job: Werde Teil eines dynamischen Teams und entwickle datenbasierte Strategien für Wachstum und Effizienz.
- Gewünschte Qualifikationen: Bachelor in Data Science oder verwandtem Bereich, 5 Jahre Erfahrung, starke analytische Fähigkeiten.
- Andere Informationen: Hybrides Arbeitsmodell mit 2-4 Tagen Homeoffice pro Woche und umfangreiche Weiterbildungsmöglichkeiten.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 43200 - 72000 € pro Jahr.
Für meinen Stammkunden suche ich einen Senior Data Analyst (gn). Das international aufgestellte Hamburger Unternehmen beschäftigt insgesamt rund 2000 Mitarbeitende, davon ca. 60 innerhalb der IT.
Deine Aufgaben
- Analysieren von Daten aus verschiedenen Quellen, um Geschäftsteams bei fundierten Entscheidungen zu unterstützen.
- Erstellung umfassender Berichte und Dashboards, die umsetzbare Erkenntnisse liefern.
- Zusammenarbeit mit Teams aus Vertrieb, Produktion, Finanzen und Einkauf, um deren Datenanforderungen zu verstehen und maßgeschneiderte analytische Lösungen bereitzustellen.
- Entwicklung datenbasierter Strategien zur Steigerung von Wachstum und Effizienz.
- Übersetzung komplexer Datensätze in aussagekräftige Erkenntnisse, die Geschäftsstrategien und -ziele unterstützen.
- Klare und verständliche Kommunikation der Analyseergebnisse an Stakeholder auf allen Ebenen.
- Enge Zusammenarbeit mit IT, Data Engineering und weiteren Stakeholdern, um Datenqualität, Konsistenz und Verfügbarkeit sicherzustellen.
- Durchführung von Ad-hoc-Analysen zur Beantwortung spezifischer Geschäftsfragen oder zur Lösung dringender Herausforderungen.
- Kontinuierliche Optimierung der Prozesse für Datenerfassung, -analyse und -berichterstattung zur Steigerung von Effizienz und Genauigkeit.
Dein Profil
- Abgeschlossenes Bachelor-Studium in Data Science, Statistik, Mathematik, Informatik, Business Analytics oder einem verwandten Bereich.
- Mindestens 5 Jahre Berufserfahrung als Data Analyst oder in einer vergleichbaren Position.
- Starke analytische Fähigkeiten zur Interpretation komplexer Datensätze.
- Fundierte Kenntnisse in Datenanalysetools wie Excel, SQL sowie in Datenvisualisierungstools wie Power BI, Tableau oder vergleichbaren Lösungen.
- Erfahrung in der Arbeit mit großen Datenmengen und der Durchführung von Data Mining.
- Tiefgehendes Verständnis statistischer Methoden und Datenmodellierung.
- Kenntnisse in Cloud-Plattformen (z. B. Snowflake) und Big-Data-Technologien.
- Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse erforderlich.
Benefits
- Eine unbefristete Festanstellung in Vollzeit (37,5 Std. / Woche bei Vollzeit)
- Flexibles Arbeitszeitmodell
- Eine hybride Homeoffice-Lösung (2-4 Tage Homeoffice / Woche möglich)
- Interne & externe Weiterbildungsangebote
- Urlaubsgeld, Bonuszahlungen, BAV & VWL
- Fitnessstudio vor Ort, Kantine mit Essenszulagen, Fahrtkostenzuschuss, Jobrad, Mitarbeiter- & Teamevents
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Data Analyst (gn) Arbeitgeber: workidentity GmbH
Kontaktperson:
workidentity GmbH HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Data Analyst (gn)
✨Tip Nummer 1
Nutze dein Netzwerk! Sprich mit ehemaligen Kollegen oder Kommilitonen, die bereits in der Branche arbeiten. Oftmals erfährt man über persönliche Kontakte von offenen Stellen, die nicht öffentlich ausgeschrieben sind.
✨Tip Nummer 2
Bereite dich auf technische Interviews vor, indem du deine Kenntnisse in SQL und Datenvisualisierungstools wie Power BI oder Tableau auffrischst. Praktische Übungen und Online-Kurse können dir helfen, deine Fähigkeiten zu verbessern und sicherer aufzutreten.
✨Tip Nummer 3
Informiere dich über das Unternehmen und seine Produkte. Verstehe, wie sie Daten nutzen, um Entscheidungen zu treffen. Dies zeigt dein Interesse und hilft dir, während des Gesprächs gezielte Fragen zu stellen.
✨Tip Nummer 4
Sei bereit, konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Berufserfahrung zu nennen, die deine analytischen Fähigkeiten und Erfolge belegen. Zeige, wie du durch datenbasierte Strategien zur Effizienzsteigerung beigetragen hast.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Data Analyst (gn)
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Verstehe die Anforderungen: Lies die Stellenbeschreibung sorgfältig durch und achte auf die spezifischen Anforderungen und Aufgaben. Stelle sicher, dass du alle geforderten Qualifikationen und Erfahrungen in deiner Bewerbung ansprichst.
Hebe relevante Erfahrungen hervor: Betone in deinem Lebenslauf und Anschreiben deine relevanten Erfahrungen als Data Analyst. Zeige konkrete Beispiele für Projekte, an denen du gearbeitet hast, und wie du zur Verbesserung von Geschäftsentscheidungen beigetragen hast.
Zeige deine technischen Fähigkeiten: Stelle sicher, dass du deine Kenntnisse in Datenanalysetools wie Excel, SQL und Datenvisualisierungstools wie Power BI oder Tableau klar darstellst. Erwähne auch deine Erfahrung mit Cloud-Plattformen und Big-Data-Technologien.
Kommuniziere klar und präzise: Achte darauf, dass deine Bewerbung klar und verständlich ist. Verwende eine einfache Sprache, um komplexe Datenanalysen zu erklären, und zeige, dass du in der Lage bist, Ergebnisse an verschiedene Stakeholder zu kommunizieren.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei workidentity GmbH vorbereitest
✨Verstehe die Datenanalyse-Tools
Stelle sicher, dass du dich mit den geforderten Datenanalysetools wie Excel, SQL und Datenvisualisierungstools wie Power BI oder Tableau gut auskennst. Bereite Beispiele vor, wie du diese Tools in der Vergangenheit verwendet hast, um komplexe Datensätze zu analysieren und aussagekräftige Berichte zu erstellen.
✨Bereite dich auf technische Fragen vor
Erwarte technische Fragen zu statistischen Methoden, Datenmodellierung und Big-Data-Technologien. Sei bereit, deine Kenntnisse in diesen Bereichen zu demonstrieren und erkläre, wie du diese Konzepte in deiner bisherigen Arbeit angewendet hast.
✨Kommunikation ist der Schlüssel
Da die klare Kommunikation von Analyseergebnissen an Stakeholder wichtig ist, übe, komplexe Daten in verständliche Erkenntnisse zu übersetzen. Überlege dir, wie du deine Ergebnisse verschiedenen Zielgruppen präsentieren würdest, um sicherzustellen, dass sie die Informationen verstehen und nutzen können.
✨Zeige deine Teamfähigkeit
Da die Zusammenarbeit mit verschiedenen Teams wie Vertrieb, Produktion und IT ein zentraler Bestandteil der Rolle ist, bereite Beispiele vor, die deine Fähigkeit zur Teamarbeit und zur Anpassung an unterschiedliche Anforderungen zeigen. Betone, wie du maßgeschneiderte analytische Lösungen entwickelt hast, um den Bedürfnissen anderer Abteilungen gerecht zu werden.
