Möchten Sie die nächste Stufe in Ihrer Karriere erreichen? Bei Brunel haben Sie die Möglichkeit, sich bei namhaften Kunden kontinuierlich weiterzuentwickeln - und das branchenübergreifend. Machen Sie noch heute den entscheidenden Schritt Ihrer Karriere und bewerben Sie sich bei uns als Data Analyst (w/m/d) und unterstützen Sie die Realisierung und Weiterentwicklung der Datenstrategie.
In dieser Rolle sind Sie für die Entwicklung moderner Data Analytics Lösungen in enger Abstimmung mit internen Fachbereichen verantwortlich.
Als Key User des etablierten BI-Tools unterstützen Sie die verschiedenen Fachabteilungen.
Sie gestalten Schulungskonzepte im Bereich Data Analytics und setzen diese erfolgreich um.
In enger Zusammenarbeit mit dem Data Engineering Team tragen Sie zur Weiterentwicklung der Datenstrategie bei.
Sie führen explorative Datenanalysen durch und erstellen Ad-hoc Analysen.
Wir bieten Ihnen eine Unternehmenskultur, die geprägt ist von der Vielfältigkeit unserer Mitarbeiter: innen sowie von gegenseitiger Wertschätzung - zwischen den Mitarbeitenden und auf allen Unternehmensebenen. Dazu gehören, neben abwechslungsreichen Stammtischen mit den lokalen Brunel Teams, auch regelmäßige Feedback-Gespräche über Ihre Herausforderungen und Perspektiven mit Ihrem Consultant.
Mit individuellen Fortbildungen und Trainings werden Sie optimal gefördert und auf zukünftige Projekte vorbereitet. Ein unbefristetes Arbeitsverhältnis und ein Gleitzeitmodell sind bei uns selbstverständlich. Das Bruttojahresgehalt beträgt mindestens € 52.000,-. Je nach Qualifikation und Berufserfahrung ist die Bereitschaft einer deutlichen Überbezahlung gegeben.
DataAnalyst (m/w/d) im Bereich BI
Du bringst dich ein. Wir bringen dich weiter.
Du liebst es, Daten aus verschiedenen Quellen zu analysieren und zu optimieren? Du hast ein Talent dafür, aus großen Datenmengen wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen...
architectures/techniques
• Data preparation and pre-processing: Utilize time series analysis and aggregation techniques to create a pipeline for feature engineering during charge cycles. Selection of the target variables
• Data segmentation: Prepare sample...
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