Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle zuverlässige Datenprodukte für regulatorische Berichterstattung im Bereich Nachhaltigkeit.
- Unternehmen: Zalando, ein führendes Unternehmen im E-Commerce mit einem Fokus auf Vielfalt und Inklusion.
- Vorteile: 27 Urlaubstage, hybrides Arbeiten, Mitarbeiterrabatte und Gesundheitsangebote.
- Weitere Informationen: Dynamisches Team mit Möglichkeiten zur persönlichen und beruflichen Weiterentwicklung.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Nachhaltigkeit durch innovative Datenlösungen und Compliance-Reporting.
- Qualifikationen: Starke SQL- und Python-Kenntnisse sowie Erfahrung mit großen Datensystemen.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 55000 - 70000 € pro Jahr.
Als Senior Data Analyst im Team für Logistiknachhaltigkeit spielen Sie eine entscheidende Rolle beim Aufbau der Dateninfrastruktur, die für komplexe regulatorische Compliance erforderlich ist, insbesondere für die erweiterte Produzentenverantwortung (EPR) und die Ökodesign-Verordnung für nachhaltige Produkte (ESPR). Sie sind verantwortlich für die Verbindung und Kuratierung hochfragmentierter Datensätze über Systeme hinweg, um einen zuverlässigen, prüfbaren und automatisierten Informationsfluss sicherzustellen und eine einzige Quelle der Wahrheit zu schaffen, die geschäftskritische Compliance- und Nachhaltigkeitsentscheidungen ermöglicht.
Sie arbeiten an der Schnittstelle von Datenengineering, Compliance-Analytik und Logistik – indem Sie komplexe Betriebsdaten und Materialzusammensetzungen in automatisierte, prüfungsbereite Berichtstrukturen übersetzen. Dies ist eine Gelegenheit, wie eine der größten Plattformen Europas ihr regulatorisches Risiko verwaltet und ihre Umweltauswirkungen durch hochwertige, skalierbare Datenlösungen misst.
Was wir uns wünschen (und lieben zu tun):
- Leiten Sie die Entwicklung zuverlässiger, kuratierter Datenprodukte, die speziell darauf ausgelegt sind, strengen EPR- und umweltregulatorischen Berichtsvorgaben in unserem Logistiknetzwerk gerecht zu werden.
- Zusammenarbeit mit funktionsübergreifenden Partnern (Compliance, Recht, Nachhaltigkeit und Technik), um sich entwickelnde regulatorische Regeln in automatisierte technische Datenmodelle zu übersetzen.
- Entwerfen, überwachen und verbessern Sie Datenpipelines, die Produktattribute (Materialien, Gewichte, Verpackungskomponenten) spezifischen EPR-Gebührenstrukturen und Compliance-Logik zuordnen.
- Agieren Sie als Datenübersetzer zwischen rechtlicher Compliance, Geschäftsteams und Kernengineering, um sicherzustellen, dass die Datendefinitionen strengen regulatorischen Kriterien entsprechen.
- Verwandeln Sie fragmentierte Lieferkettendaten in eine prüfbare, hochintegrierte einzige Quelle der Wahrheit für CO2-Reduktion und Compliance-Berichterstattung.
Wir würden uns freuen, Sie kennenzulernen, wenn:
- Sie über starke SQL- und Python-Kenntnisse sowie umfassende Erfahrung mit großangelegten Datensystemen, Datenseen und dimensionalem Modellieren verfügen.
- Sie Erfahrung mit regulatorischen Datenstrukturen haben – idealerweise mit der Zuordnung von Daten für die erweiterte Produzentenverantwortung (EPR) und Verpackungsregister oder aus der Arbeit in stark regulierten Branchen wie Finanzen, Steuern oder Gesundheitstechnologie.
- Sie die einzigartigen Herausforderungen von Regulierungsdaten verstehen, wie z.B. die Aufrechterhaltung historischer Prüfpfade, das Management von Datenlücken bei Produktattributen und die Handhabung von mehrjurisdiktionalen Berichtsvorschriften.
- Sie mit Unternehmens-BI-Tools (MicroStrategy, Power BI, Tableau) gearbeitet haben und wissen, wie man zuverlässige, automatisierte Ausnahmeberichts-Dashboards zur Verfolgung der Datenqualität erstellt.
- Sie technische Herausforderungen eigenständig bewältigen können, während Sie selbstbewusst mit technischen Teams und nicht-technischen regulatorischen Stakeholdern kommunizieren.
- Sie nachweislich moderne Datentechniken nutzen können, wie z.B. die Erkundung oder Nutzung von LLMs zur Kategorisierung unstrukturierter Daten, Datenanreicherung oder Anomalieerkennung zur Automatisierung der Datenbereinigung.
Unser Angebot:
- 27 Tage Urlaub pro Jahr für Vollzeitmitarbeiter.
- 2 bezahlte Freiwilligentage pro Jahr.
- Hybrides Arbeitsmodell mit bis zu 60% Remote-Arbeit pro Woche, die tatsächliche Praxis liegt im Ermessen jedes Teams, um die Zusammenarbeit bestmöglich zu unterstützen.
- Arbeiten Sie bis zu 30 Arbeitstage pro Jahr im Ausland.
- Mitarbeiteraktienprogramm.
- 40% Rabatt auf Mode- und Schönheitsprodukte, die von Zalando verkauft und versendet werden, 30% Rabatt auf Lounge by Zalando, Rabatte von externen Partnern.
- Umzugshilfe verfügbar (nach vorheriger Vereinbarung).
- Familienservices, einschließlich Beratung und Unterstützung.
- Gesundheits- und Wellnessoptionen (einschließlich Wellhub, ehemals Gympass).
- Unterstützung und Coaching für psychische Gesundheit verfügbar.
- Fördern Sie Ihre Entwicklung über unsere Schulungsplattform und halbjährliche Peer-to-Peer-Bewertungen.
Senior Data Analyst (all genders) Arbeitgeber: Zalando GmbH
Zalando ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern nicht nur ein inspirierendes Arbeitsumfeld bietet, sondern auch vielfältige Entwicklungsmöglichkeiten in einem dynamischen Team. Mit einem hybriden Arbeitsmodell, großzügigen Urlaubsregelungen und einem starken Fokus auf Vielfalt und Inklusion fördert Zalando eine Kultur, in der Innovation und Kreativität gedeihen können. Darüber hinaus profitieren Mitarbeiter von attraktiven Rabatten, Gesundheitsangeboten und einem umfassenden Unterstützungsprogramm für Familien.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Senior Data Analyst (all genders) erhalten könnten
✨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 Zalando GmbH 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 Senior Data Analyst (all genders) 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 Senior Data Analyst (all genders) bei Zalando GmbH gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Zalando GmbH 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 Zalando GmbH entscheidend sein!
