Data Specialist: Instant Customer Feedback & Analytics in Zürich

Data Specialist: Instant Customer Feedback & Analytics in Zürich

Zürich Vollzeit 90000 - 110000 CHF / Jahr (geschätzt) Hybrid
AXA

Auf einen Blick

  • Aufgaben: Unterstütze das Kundenfeedback-Programm und führe spannende Datenanalysen durch.
  • Unternehmen: AXA Schweiz, ein innovatives Unternehmen mit einem starken Fokus auf Kundeninsights.
  • Vorteile: Flexibles Arbeiten in Winterthur, Smart Working und ein dynamisches Team.
  • Weitere Informationen: Fließendes Deutsch und Englisch sind ein Plus für diese Rolle.
  • Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft des Kundenfeedbacks und entwickle deine Datenanalysefähigkeiten weiter.
  • Qualifikationen: Erfahrung in GCP, SQL, Python, Excel und BI-Tools erforderlich.

Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 90000 - 110000 CHF pro Jahr.

AXA Schweiz sucht eine engagierte Person zur technischen Unterstützung des Kundenfeedback-Programms im Customer Insights Team.

Du arbeitest eng mit Lead Instant Customer Feedback und Datenspezialisten zusammen, betreibst den Betrieb, führst Analysen durch und treibst die Weiterentwicklung des Tools voran.

Du bringst Erfahrung in GCP, SQL, Python, Excel sowie BI-Tools mit und arbeitest flexibel in Winterthur/Smart Working. Fließendes Deutsch und Englisch runden das Profil ab.

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Data Specialist: Instant Customer Feedback & Analytics in Zürich Arbeitgeber: AXA

Die AXA in Schaffhausen ist ein hervorragender Arbeitgeber, der dir nicht nur erstklassige Weiterbildungsmöglichkeiten bietet, sondern auch ein dynamisches und unterstützendes Arbeitsumfeld schafft. Mit attraktiven Benefits wie bis zu 30% Rabatt auf Produkte, fünf Wochen Ferien und einem starken Fokus auf Vielfalt und Inklusion, fördert die AXA deine persönliche und berufliche Entwicklung, während du gleichzeitig einen bedeutenden Beitrag zur Absicherung der Lebensqualität unserer Kunden leistest.

AXA

Kontaktdaten:

AXA Recruiting-Team

Jobgipfel Expertenrat🤫

Wir sind der Meinung, dass du so Data Specialist: Instant Customer Feedback & Analytics in Zürich erhalten könntest

✨Zuhause im Data-Science-Umfeld

Um im Data-Science-Bereich sichtbar zu werden, schau mal in lokale Meetups oder Hackathons rein. Da kannst du nicht nur dein Netzwerk erweitern, sondern auch spannende Projektideen sammeln und zeigen, was du drauf hast.

✨Online-Portfolios sind der Hit!

Erstelle ein Portfolio mit deinen besten Projekten, zum Beispiel auf GitHub oder über eine eigene Webseite. Zeig, an welchen Analyse-Projekten du gearbeitet hast, und überlege dir, praktische Anwendungsfälle zu zeigen, die deine Skills unterstreichen.

✨Verstärk dein Netzwerk mit LinkedIn

Folge wichtigen Persönlichkeiten im Data-Science-Bereich auf LinkedIn und beteilige dich an Diskussionen. Teilen von interessanten Inhalten und Insights kann deine Sichtbarkeit erhöhen und dich zu potenziellen Arbeitgebern bringen.

✨Bewirb dich direkt über unsere Website!

Wenn du eine Stelle wie Data Specialist: Instant Customer Feedback & Analytics bei AXA in Aussicht hast, bewirb dich direkt über unsere Website. Das zeigt Engagement und du könntest schneller eine Rückmeldung bekommen!

Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Data Specialist: Instant Customer Feedback & Analytics in Zürich mit Bravour zu bestehen

GCP
SQL
Python
Excel
BI-Tools
Analytische Fähigkeiten
Technische Unterstützung

Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡

Ladet eure Datenwissenschaft-Projects hoch!:Wir steh'n voll auf praktische Beispiele! Zeigt uns, was ihr draufhabt, indem ihr eure eigenen Projekte oder Kaggle-Wettbewerbe in euer Portfolio integriert. Das hilft uns, eure Fähigkeiten in der Datenanalyse, Programmierung und Machine Learning besser zu verstehen – und das ist genau das, was wir suchen!

Euer Lebenslauf? Klar und strukturiert!:Wenn ihr euren Lebenslauf erstellt, denkt daran, spezifische Skills zu betonen, die für Datenwissenschaft relevant sind – wie Programmierung in Python oder R, Statistik-Kenntnisse und Erfahrung mit Datenvisualisierungstools. Zeigt uns auch, welche Tools und Frameworks ihr bereits verwendet habt. Das macht einen echt guten Eindruck!

Motivationsschreiben – erklärt, warum ihr Datenwissenschaft liebt!:In eurem Motivationsschreiben solltet ihr uns nicht nur eure Erfahrungen und Skills vorstellen, sondern auch eure Begeisterung für Datenwissenschaft vermitteln. Was hat euer Interesse geweckt? Welche Projekte haben euch inspiriert? Das hilft uns, euch als Person besser kennenzulernen!

Anpassung ist der Schlüssel!:Passt eure Bewerbung an die spezifische Stelle bei AXA an! Schaut euch genau an, welche Anforderungen im Stellenprofil stehen, und stellt sicher, dass ihr die relevanten Skills und Erfahrungen in eurer Bewerbung unbedingt erwähnt. Das zeigt, dass ihr wirklich interessiert seid und euch mit der Aufgabe auseinandergesetzt habt!

Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei AXA vorbereitet

✨Mach Dich mit den Tools vertraut

Im Data Science-Bereich wird oft mit Tools wie Python, R oder SQL gearbeitet. Stell sicher, dass Du die Grundlagen und vielleicht sogar spezifische Bibliotheken wie Pandas oder scikit-learn gut beherrschst. Während des Interviews könnten technische Fragen dazu gestellt werden oder sogar Live-Coding-Tests.

✨Bereite Deine Projekte vor

Als Data Scientist hast Du wahrscheinlich an spannenden Projekten gearbeitet. Bereite Dich darauf vor, diese klar und strukturiert zu präsentieren. Erkläre den Prozess, die verwendeten Daten und die Ergebnisse. Kaum etwas ist überzeugender als ein gutes Projekt, das Deine Fähigkeiten lebendig zeigt!

✨Stell Fragen zur Unternehmenskultur

In einem Vollzeitjob ist die Unternehmenskultur extrem wichtig. Während des Interviews solltest Du Fragen stellen wie: ‚Wie wird Zusammenarbeit im Team gefördert?‘ oder ‚Gibt es Weiterbildungsangebote?‘ Das zeigt, dass Du nicht nur an der Technik interessiert bist, sondern auch daran, wie Du in das Team passt.

✨Simuliere Problemlösungen

Kleine Case Studies können Teil des Interviews sein, also sei bereit, ein Datenproblem zu lösen. Übe, wie Du an solche Probleme herangehen würdest. Zeig Deine Lösungsansätze und den Einsatz von Datenanalyse, um ihnen auf den Grund zu gehen - das ist ein zentraler Bestandteil Deiner zukünftigen Arbeit!