Присоединяйтесь к нашей команде в качестве стажера-аналитика данных в Ecolab!

Обзор:

Присоединяйтесь к динамичной команде Digital Capabilities в рамках группы аналитики закупок и цифровых решений в Ecolab! В качестве стажера-аналитика данных вы будете на передовой улучшения цифровых возможностей и продвинутой аналитики, лидируя в разработке инновационных продуктов, которые обеспечивают ключевые бизнес-инсайты. Эта роль ключевая в продвижении понимания химических данных по всей организации за счет улучшения процессов, управления и управления данными.

Основные обязанности:

• Выступать связующим звеном между заинтересованными сторонами для анализа, документирования и подтверждения требований к изменениям в бизнес-процессах и отчетности.
• Проектировать, разрабатывать и поддерживать передовые продукты для данных и бизнес-аналитические панели мониторинга.
• Использовать стандартизированные процессы отчетности, тестирование и операционные практики.
• Направлять автоматизацию процессов и анализа для повышения эффективности.
• Предоставлять обучение по системам, инструментам и процессам, управляемым командой Analytics and Digital Solutions.
• Сотрудничать с IT для улучшения спецификаций и внедрений данных.
• Выявлять возможности и делать проактивные рекомендации для решения сложных бизнес-задач через продвинутые BI-отчеты.

Основные требования:

• Сильный интерес к должностям, связанным с аналитикой или бизнес-интеллектом.
• Профессиональные навыки визуализации данных и способность представлять содержательные данные ключевым заинтересованным сторонам.
• Исключительные аналитические способности и склонность к решению проблем.
• Хорошее владение MS Office и имеющиеся навыки работы с SQL и DAX или готовность их изучить.

Предпочтительные квалификации:

• Доказанный опыт в проектировании и поддержке стандартных отчетов и панелей мониторинга.
• Задокументированный опыт управления и реализации проектов.
• Навыки создания, внедрения, документирования и улучшения процессов в динамичных условиях.
• Базовые знания в области данных с ознакомлением с техниками анализа, такими как временные ряды, прогнозирование или регрессионный анализ.