Internship Data Product Value Analista (m/w/d) — Liebherr

NuovoCHF 73'000 - 124'500
Liebherr · Bulle (FR)
Categoria: IT Contratto: full-time Salario: CHF 73'000 - 124'500
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Località
Bulle
Contratto
full-time
Pubblicato
2 giorni fa
SalarioCHF 73'000 - 124'500

Panoramica

Responsabilità

  • Esplorare il ruolo della governance dei dati all'interno del Gruppo Liebherr, ovvero obiettivi, ambito, responsabilità, modello operativo, comunità, ecc.
  • Allineare le attività relative alla gestione del prodotto e del valore dei dati con i prodotti dati della strategia globale dei dati di Liebherr
  • Scopri i prodotti di dati, cosa significano e come si inseriscono in Liebherr
  • Supportare la creazione e l'implementazione del quadro globale dei prodotti di dati
  • Co-facilitare e contribuire al gruppo di esperti interdivisionali sui prodotti di dati
  • Supportare l'onboarding e il pilotaggio del concetto di prodotto dati all'interno delle divisioni
  • Passare dal concetto alla realtà, ovvero formare le parti interessate alla creazione e alla gestione di prodotti di dati
  • Assistere nelle attività di documentazione e comunicazione Data Value
  • Identificare e stimare l'impatto aziendale dei casi d'uso basati sui dati
  • Supportare l'applicazione e l'ottimizzazione dell'approccio al valore dei dati
  • Contribuire alla standardizzazione di modelli, metriche e logiche di valutazione
  • Automatizzare la documentazione dei casi d'uso e il processo di valutazione
  • Sviluppare dashboard e report per il monitoraggio del valore
  • Ridimensionare l'approccio di valutazione in tutta l'azienda Competenze
  • Forti capacità di pensiero analitico e strutturato
  • Proattività e diligenza nella risoluzione dei problemi
  • Capacità comunicative e di storytelling impeccabili
  • Competenze Excel avanzate (modellazione, calcoli)
  • La fluidità in inglese, francese o tedesco sarebbe una risorsa.
  • L'esperienza con Power BI e Databricks o strumenti simili è un vantaggio
  • Esperienza con i suggerimenti

Questa scheda aggrega i dettagli principali dell'annuncio e li struttura in modo leggibile per frontalieri che cercano lavoro in Friburgo.

Verifica sempre lingua richiesta, sede effettiva e modalità di candidatura prima di inviare il CV: alcuni ruoli prevedono step internazionali e assessment tecnici.

Prima di candidarti, confronta il ruolo con costo della vita locale e simulazione del netto, così valuti subito la sostenibilità economica reale.

Responsabilità principali

  • Responsabilità
  • Esplorare il ruolo della governance dei dati all'interno del Gruppo Liebherr, ovvero obiettivi, ambito, responsabilità, modello operativo, comunità, ecc.
  • Allineare le attività relative alla gestione del prodotto e del valore dei dati con i prodotti dati della strategia globale dei dati di Liebherr
  • Scopri i prodotti di dati, cosa significano e come si inseriscono in Liebherr
  • Supportare la creazione e l'implementazione del quadro globale dei prodotti di dati
  • Co-facilitare e contribuire al gruppo di esperti interdivisionali sui prodotti di dati
  • Supportare l'onboarding e il pilotaggio del concetto di prodotto dati all'interno delle divisioni
  • Passare dal concetto alla realtà, ovvero formare le parti interessate alla creazione e alla gestione di prodotti di dati
  • Assistere nelle attività di documentazione e comunicazione Data Value
  • Identificare e stimare l'impatto aziendale dei casi d'uso basati sui dati

Requisiti principali

  • Competenze
  • Forti capacità di pensiero analitico e strutturato
  • Proattività e diligenza nella risoluzione dei problemi
  • Capacità comunicative e di storytelling impeccabili
  • Competenze Excel avanzate (modellazione, calcoli)
  • La fluidità in inglese, francese o tedesco sarebbe una risorsa.
  • L'esperienza con Power BI e Databricks o strumenti simili è un vantaggio Esperienza con i suggerimenti

Dettagli ulteriori

  • L'esperienza con Power BI e Databricks o strumenti simili è un vantaggio Esperienza con i suggerimenti

Note e contenuto originale

  • L'esperienza con Power BI e Databricks o strumenti simili è un vantaggio
  • Esperienza con i suggerimenti
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