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14.07.2017

Data Analyst (m/w)
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Data Analyst (m/w)
Bonn
Arbeiten bei der T-Systems International GmbH
Als Digital Division der T-Systems leben wir ICT und Digitalisierung - mehr noch, sie sind Teil unserer DNA. Ob operatives ICT-Business, Cloud-Transformation oder Digital Enabler, ob als einzelne Dienstleistung oder Ende-zu-Ende Lösung, wir begleiten unsere Kunden kompetent auf allen Stationen ihrer Transformation. Denn wir verstehen uns als Innovationstreiber und machen das Business unserer Kunden fit für die digitale Zukunft. Unsere Mission: Um im Morgen erfolgreich zu sein, müssen wir schon jetzt im Übermorgen denken - und das immer gemeinsam mit unseren Kunden.
KURZINFOS & STANDORTE
Diese Position ist auch verfügbar in:
Berlin

Stellen-ID: 66722
Vollzeit
Bewerbungsschluss: 24.07.2017
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IHRE AUFGABEN
  • Der Data Analyst identifiziert, analysiert und interpretiert Trends und Muster in komplexen Datensätzen und zieht Rückschlüsse, um die Entwicklung der Analytics Lösung zu unterstützen
  • Der Data Analyst wendet bei der Entwicklung von IoT-Lösungen entsprechende Statistiken, Machine Leraning und analytische Ansätze an
  • Er interpretiert und liefert die Resultate der Analyse durch Visualisierungstechniken und erklärt Lösungen für Geschäftsprobleme
  • Der Data Analyst unterstützt Proof of Concepts in hochmodernen Datenanalytik-Umgebungen, um die Umsetzbarkeit zu zeigen und Lösungen für (IoT) datenbezogene Geschäftsanforderungen zu entwickeln
  • Er unterstützt den Vertrieb bei Kundenworkshops/Diskussionen und implementiert statistische Datenqualitätsverfahren für neue Datenquellen
IHR PROFIL
Sie verfügen über einen Bachelor- oder Masterabschluss in Data Science, Physik, Mathematik, Statistik oder Informatik oder eine vergleichbare Ausbildung und haben erste einschlägige Berufserfahrung gesammelt. Darüber hinaus haben Sie
  • Erfahrung in (funktionalen) Programmiersprachen, z.B. Python, Java, R, Scala, Javascript
  • Erste Erfahrungen mit Datenanalyse-Tools zur interaktiver Datenvisualisierung (z. B. Tableau, Visual Analytics)
  • Kenntnisse in Mathematik und statistischen Methoden und Werkzeugen sind erforderlich (z. B. SPSS, R, Matlab). Die Erfahrung in zwei der folgenden Methoden ist wünschenswert: Clustering, Klassifizierung, Modellierung, Regression, Textanalyse, Mustererkennung, neuronale Netzwerke. Verständnis von Maschine Learning
  • Erste Erfahrungen mit (predictive) Datenanalyse-Tools (z. B. Knime, Rapidminer, Talend, Tableu, Cassandra, Hadoop, Spark). Kompetenzen in Big Data Umgebungen (z. B. Hadoop), Auswertung und Konfiguration von Komponenten (z. B. Spark, DB), Anpassung und Entwicklung von Algorithmen für Kundenlösungen vorteilhaft
  • Erfahrung in zwei der folgenden Anwendungsgebiete sind erforderlich: IoT Analytik, Zeitreihenanalytik, Social Media Analytics, Standortdatenanalytik, Sicherheitsdatenanalytik, Kundendatenanalytik, Signalverarbeitung, Anomalie Erkennung
  • Kenntnisse der Datenschutz- und Sicherheitsherausforderungen und Lösungen in IoT und Datenanalytik, z. B. Datenschutz durch Design, Anonymisierung, Datenschutz erhaltender Speicher
  • Erfahrung in Unternehmensberatung und in technologischer Strategieentwicklung von datengesteuerten Geschäften, Big Data oder ähnlichen Bereichen vorteilhaft
  • Erste Erfahrungen mit Cloud-Technologien und Architekturen (z. B. Microsoft Azure, Open Telekom Cloud, Big Data Hadoop Baremetal Cloud) vorteilhaft
  • Gute schriftliche und mündliche Kommunikationskompetenzen in englischer und deutscher Sprache
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Marion Bernhard-Winter
Human Resources

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