Datenanalyst & KI-Experte bei Airbus

• Abgeschlossenes Studium in Informatik, Wirtschaftsinformatik, Wirtschaftsingenieurwesen oder Betriebswirtschaftslehre (mindestens Bachelor)
• Mehrjährige Berufserfahrung in den Bereichen IT/Informationssysteme, Data-Analysis und Supply Chain/Logistics
• Erfahrung im Projektmanagement
• Gute Kenntnisse in Python und AI/LLM (Large Language Models)
• Gute Kenntnisse in Lean Management und Prozessmanagement
• Verhandlungssicheres Englisch (mind. C1); Deutsch von Vorteil
• Kenntnisse in Business Intelligence Tools (z. B. Power-BI, Skywise, Tableau) von Vorteil
• Analytisches Denkvermögen, strukturierte Arbeitsweise und ausgeprägte Kommunikationsstärke
• Lebenslauf in englischer Sprache erforderlich
• Eine gültige, uneingeschränkte Arbeitserlaubnis für die Europäische Union (kein Studentenvisum) zwingend notwendig

leckere Mahlzeiten direkt im Büro in der Kantine oder Caféteria

• Optimale Work-Life-Balance flexible Arbeitszeiten, 35h-Woche, 30 Urlaubstage & Sonderurlaub

• Attraktive Vergütung Equal Pay, Sonderzahlungen & übertarifliche Zuschläge

• Individuelle Entwicklungsmöglichkeiten internationale, konzernweite Weiterbildung & Entwicklung

• Zukunftssicher Betriebliche Altersvorsorge mit attraktivem Arbeitgeberzuschuss

• Empfehlungsbonus & steuerfreie Benefits Prämien für Mitarbeiter-Empfehlungen plus Edenred-Card-Vorteile

• Mobil & nachhaltig Mitarbeiterparkplätze und Zuschuss zum HVV-Abo, Verschaffen Sie Ihrer Karriere mit ARTS einen Vorsprung in einem internationalen und innovativen Arbeitsumfeld. Als vertrauensvoller, kreativer Partner, Berater und Wegbegleiter für HR-Services, schlüsselfertige Industrielösungen und innovative organisationale Konzepte in den unterschiedlichsten Hochtechnologie-Branchen kennt ARTS die qualitativen Anforderungen des Marktes und bietet zukunftsweisende Services. Die folgende Stelle ist in Arbeitnehmerüberlassung zu besetzen.

• Datenanalyse: Strukturierte und unstrukturierte Daten aus verschiedenen Quellen extrahieren und integrieren, um Geschäftsanforderungen zu erfüllen
• Modellentwicklung: Analytische Modelle entwickeln, testen und implementieren, um aussagekräftige Muster und Trends aus komplexen Datensätzen zu identifizieren
• Modelloptimierung: Die Genauigkeit der Modelle kontinuierlich analysieren und im Hinblick auf die Geschäftsziele verbessern
• Datenvisualisierung: Erkenntnisse durch effektive und zielgruppengerechte Visualisierungen kommunizieren
• Schnittstellenmanagement: Als Schnittstelle zwischen Fachbereichen, Datenökosystem und den gewünschten Lösungen agieren
• Coaching: Fachbereiche in einer datengetriebenen Denkweise schulen und unterstützen
• Wissensaustausch: Best Practices, Erkenntnisse und Techniken aktiv in der Daten-Community teilen