Auf einen Blick
- Aufgaben: Verantwortung für Sales Analytics und datengestützte Erkenntnisse zur Vertriebsleistung.
- Unternehmen: Internationales Familienunternehmen mit dynamischem Team und modernen Arbeitsbedingungen.
- Vorteile: Flexible Arbeitszeiten, Home-Office, Betriebsrestaurant und viele weitere Vorteile.
- Weitere Informationen: Karriereentwicklung in einem spannenden internationalen Umfeld.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft des Vertriebs mit innovativen Analysen und echten Auswirkungen.
- Qualifikationen: Master in Data Science oder verwandten Bereichen und mindestens zwei Jahre Erfahrung.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 81000 - 99000 CHF pro Jahr.
Ihre Aufgaben
- Sie übernehmen die Verantwortung für den Bereich Sales Analytics und liefern datengestützte Erkenntnisse zur tatsächlichen Vertriebsleistung und zum noch nicht ausgeschöpften Vertriebspotenzial.
- Sie schaffen systematisch Transparenz über das Vertriebspotenzial im gesamten installierten Kundenbestand sowie über die tatsächliche Vertriebsleistung, um die kommerziellen Aktivitäten gezielt auf die Bereiche mit dem größten Wirkungspotenzial auszurichten.
- Sie liefern Kunden- und Vertriebsanalysen als Grundlage für Entscheidungen zum Produktportfolio, zur Preisgestaltung und zur Go-to-Market-Strategie.
- Sie tragen gemeinsam mit dem Vertrieb die Verantwortung dafür, das gemeinsam identifizierte Vertriebspotenzial auszuschöpfen. Der Erfolg wird anhand vereinbarter KPIs gemessen.
- Sie stellen durch einheitliche Definitionen im Team verlässliche und konsistente Vertriebskennzahlen sicher.
- Zudem verfolgen Sie Probleme hinsichtlich der CRM-Datenqualität gemeinsam mit den zuständigen Datenverantwortlichen bis zu deren Behebung.
- Sie erkennen frühzeitig relevante Entwicklungen bei der Vertriebsleistung und den Erfolgsquoten und schlagen proaktiv Automatisierungsmaßnahmen sowie Prozessverbesserungen vor, um den manuellen Aufwand zu reduzieren.
- Sie gewährleisten die Geschäftskontinuität durch eine stets aktuelle Dokumentation und eine gegenseitige Vertretung bei Abwesenheiten.
Ihre Qualifikationen
- Sie verfügen über einen Masterabschluss in Data Science, Statistik, Mathematik, Informatik, Business Analytics, Wirtschaftsingenieurwesen oder einem verwandten Fachgebiet.
- Sie verfügen über mindestens zwei Jahre Berufserfahrung in den Bereichen Data Science, Sales Analytics oder Commercial Analytics. Erfahrung im Aftermarket ist von Vorteil.
- Sie beherrschen Englisch ausgezeichnet. Kenntnisse in Deutsch und/oder Französisch sind von Vorteil.
- Sie verfügen über fundierte Kenntnisse in statistischer Analyse und Machine Learning.
- Sie beherrschen Python oder R sowie SQL für Datenanalysen und Modellierung sicher und verfügen über nachgewiesene Erfahrung in der Erstellung von Dashboards und Reports mit Business-Intelligence-Tools (BI-Tools).
- Sie verbinden ausgeprägtes analytisches Denkvermögen mit kaufmännischem Pragmatismus und sind in der Lage, komplexe Analysen in klare Handlungsempfehlungen und konkrete geschäftliche Mehrwerte zu übersetzen.
- Sie sind neugierig, arbeiten selbstständig und verfügen über ausgeprägte Koordinationsfähigkeiten bei der Zusammenarbeit mit verschiedenen Abteilungen. Zudem arbeiten Sie gerne in einem funktionsübergreifenden und internationalen Umfeld.
Unser Angebot
- Sie haben die Möglichkeit, in die Arbeitswelt einzutauchen und in einem internationalen Familienunternehmen eine abwechslungsreiche und leidenschaftliche Erfahrung zu sammeln.
- Wir bieten Ihnen die Möglichkeit, interessante Aufgaben zu übernehmen, Verantwortung zu tragen und Ihre Ideen weiterzuentwickeln.
- Sie werden von einem dynamischen Team ausgebildet, unterstützt und begleitet.
- Sie profitieren von modernen Arbeitsbedingungen: flexiblen Arbeitszeiten, der Möglichkeit, im Home-Office zu arbeiten, einem Betriebsrestaurant und vielen weiteren Vorteilen.
Der Arbeitsort befindet sich in Bulle, in der schönen Region des Greyerzerlandes. Planen Sie gemeinsam mit uns Ihre persönliche und berufliche Weiterentwicklung.
Diese Position unterliegt einem Background-Check-Prozess, dieser Prozess wird durch unseren externen Partner Aequivalent durchgeführt.
Service Data Scientist (m/w/d) in Bulle Arbeitgeber: Liebherr Group
Liebherr-International AG bietet eine dynamische und unterstützende Arbeitsumgebung, in der Innovation und Teamarbeit geschätzt werden. Als Enterprise Data Catalogue Architect haben Sie die Möglichkeit, an bedeutenden Projekten zu arbeiten und Ihre Fähigkeiten in einem internationalen Umfeld weiterzuentwickeln. Zudem profitieren Sie von flexiblen Arbeitsmodellen und einer starken Unternehmenskultur, die auf persönlichem Wachstum und beruflicher Entwicklung basiert.
Jobgipfel Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Service Data Scientist (m/w/d) in Bulle erhalten könntest
✨Tausch dich mit Datenexperten aus
Such nach lokalen Meetup-Gruppen oder Konferenzen in der Datenwissenschaft. Das ist eine super Gelegenheit, um mit Leuten zu reden, die schon in der Branche arbeiten, und eventuell sogar Insider-Tipps zu bekommen, wo Stellen zu vergeben sind.
✨Mach dich sichtbar mit Projekten
Erstelle ein paar spannende Projekte oder Analysen und teile sie auf Plattformen wie GitHub oder Kaggle. Wenn du einen coolen Algorithmus oder ein Data Vision Projekt hast, zeig es! Das bringt dich in die Sichtbarkeit und zeigt, was du drauf hast.
✨Kümmere dich um dein Netzwerk
Tausch dich mit ehemaligen Kommilitonen oder Professoren aus, die in der Datenwissenschaft tätig sind. Oft sind es die persönlichen Empfehlungen, die den Unterschied machen können, wenn es um die ersten Schritte in die Branche geht.
✨Bewirb dich direkt bei Firmen wie Liebherr Group
Gehe auf die Karriere-Seite von Liebherr Group und schau dir die offenen Stellen im Bereich Datenwissenschaft an. Nutze die Chance, direkt zu bewerben, weil das oft schneller und persönlicher ist als über Jobbörsen.
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Service Data Scientist (m/w/d) in Bulle mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Heb din technisches Wissen hervor:Sorg dafür, dass du in deinem CV und im Anschreiben deine Kenntnisse in Data Science-Tools wie Python, R oder SQL deutlich machst. Verlinke eventuell auf Projekte oder Studien, die du realisiert hast, um dein Wissen zu untermauern. Bei uns bei Liebherr Group suchen wir nach Leuten, die richtig mit Daten umgehen können!
Zahlenschwindler oder Problemlöser?:Überleg dir konkrete Beispiele, wie du mit Zahlen und Daten Herausforderungen gelöst hast. Das zeigt uns deine Fähigkeit, analytisch zu denken und komplexe Probleme zu bewältigen. In der Data Science sind solche Skills Gold wert!
Die perfekte Dokumentation:Wenn du an Projekten gearbeitet hast, zeig uns deine Dokumentation! Gute Data Scientists präsentieren ihre Analysen und Resultate nachvollziehbar. So kannst du uns zeigen, dass du sowohl technische Skills hast als auch in der Lage bist, deine Arbeit verständlich zu kommunizieren.
Cooler Lebenslauf und Anschreiben:Dein Lebenslauf und dein Anschreiben sollten nicht nur ordentlich aussehen, sondern auch strukturiert und relevant für die Data Science sein. Mach deutlich, warum du bei Liebherr Group arbeiten möchtest und was dich an Data Science begeistert. Wir lieben es, wenn Bewerber ihre Leidenschaft zeigen!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Liebherr Group vorbereitet
✨Data-Analysen ganz konkret
Mach dich bereit für technische Fragen über Datenanalysen und Statistiken. Du könntest gebeten werden, eine erste Datenanalyse durchzuführen oder Hypothesen mittels Daten zu validieren. Üb das mit echten Datensätzen, damit du die Tools wie Python oder R gut im Griff hast.
✨Das ideale Projekt-Portfolio
Sammle relevante Projekte in einem Portfolio, das dein Können zeigt. In einem Vorstellungsgespräch für eine Data-Science-Position wollen die Arbeitgeber oft sehen, wie du an Herausforderungen herangegangen bist. Zeig uns deine besten Projekte, vielleicht sogar solche, die interessante Visualisierungen oder Machine Learning Modelle beinhalten.
✨Soft Skills sind nicht zu unterschätzen
Kommunikation ist ein wichtiger Teil im Data-Science-Bereich. Bereite dich darauf vor, darüber zu sprechen, wie du komplexe Daten für nicht-technische Stakeholder erklärt hast. Es könnte auch hilfreich sein, Beispiele zu teilen, wo du im Team gearbeitet hast, um Datenlösungen zu entwickeln.
✨Fragen zur Unternehmensstrategie
Mach dir Gedanken darüber, wie deine Rolle im Unternehmen Liebherr Group zum geschäftlichen Erfolg beitragen kann. Bereite Fragen vor, die aufzeigen, dass du deren Datenstrategie verstehst und wie du aktiv zur Verbesserung beitragen kannst. Das zeigt, dass du nicht nur technisches Wissen, sondern auch Interesse am Unternehmen hast.
