Data Engineer / Data Analyst (w/m/d)

Fokus Industrie 4.0, IoT Stack, Connectivity und Digitalisierung

 

Data Engineer / Data Analyst (w/m/d)

SCHLANKE
FERTIGUNGSPROZESSE
GESTALTEN SIE AM
LIEBSTEN

mit Machine Learning,
3D-Druck oder
Predictive Analytics

Dann kommen Sie in unser Team.

Wir bieten

  • Flexible Karriereoptionen in einem dynamischen, globalen Beratungsumfeld mit mehr als 30 Standorten
  • Praxisorientiertes Onboarding, regelmäßige Trainings und bedarfsgerechte Entwicklungsmaßnahmen
  • Eine steile Lernkurve durch abwechslungsreiche Aufgaben und Projekte mit hoher Eigenverantwortung
  • Eine ausgeprägte Teamkultur mit zahlreichen Mitarbeiterangeboten

 

Ihr Profil

  • Erfolgreich abgeschlossenes Studium Wirtschaftsinformatik/Informatik/ Ingenieurwesen o. ä.
  • Fähigkeit, komplexe Zusammenhänge zu verstehen und in technische Lösungen zu übersetzen
  • Gespür für Gestaltung schlanker, effizienter Prozesse
  • Überzeugendes und professionelles Auftreten sowie ausgeprägte Teamfähigkeit
  • Flexibilität und Reisebereitschaft im In- und Ausland (ca. 25%-50%)

 

Ihr Toolset

  • Gute Kenntnisse im Bereich der Datenmodellierung/Datenbankentwicklung (z. B. SQL) – on-premise und cloud (z. B. Azure)
  • Grundkenntnisse im Bereich der statistischen Datenanalyse sowie der notwendigen Sprachen (v. a. Python), Frameworks (z. B. Pandas, Scikitlearn) und Methoden (Statistik, Machine Learning, Data Mining) von Vorteil
  • Gute Kenntnisse in der Datenvisualisierung (z. B. PowerBI)
  • Erste Erfahrungen in Process Mining (z. B. PAFnow) wünschenswert
  • Erste Erfahrungen mit der Verarbeitung große Datenmengen z. B. mit Hadoop, Spark, Cassandra o.a. von Vorteil

 

Ihre Aufgaben

  • Interdisziplinäre Projektarbeit bei namhaften Mittelstands- und Konzernkunden
  • Eigenverantwortliche Bearbeitung von Projekten in den Bereichen Data Engineering, Business Intelligence, Process Mining
  • (Weiter-)Entwicklung und Durchführung von Analytics-Schulungen (intern und bei Kunden)
  • (Weiter-)Entwicklung von Beratungsprodukten unseres Analytics Lab Mitarbeit beim Aufbau einer Lernfabrik zur Digitalisierung schlanker Produktionssysteme