In één oogopslag
- Taken: Analyse data en vertaal inzichten naar actiegerichte aanbevelingen voor digitale marketing.
- Bedrijf: ING, een toonaangevende organisatie met een focus op datagestuurde besluitvorming.
- Voordelen: 25-28 vakantiedagen, hybride werken, pensioenregeling en een 13e maand salaris.
- Overige informatie: Informele werkomgeving met volop mogelijkheden voor persoonlijke groei.
- Waarom deze baan: Werk samen met innovatieve collega's en maak impact in de digitale marketingwereld.
- Kwalificaties: Master in Analytics of vergelijkbaar, 4+ jaar ervaring en sterke analytische vaardigheden.
Het verwachte salaris ligt tussen 54900 - 67100 € per jaar.
Als Data Analyst binnen het Central Data Office draag je bij aan het opbouwen van schaalbare datapraktijken binnen ING. Je ondersteunt de organisatiebrede ontwikkeling en adoptie van datacapaciteiten voor de Data Analyst-gemeenschap en werkt nauw samen met Product Leads, Martech, Analytics en zakelijke belanghebbenden.
Taken:
- Ondersteunen van de adoptie van gedeelde datastandaarden, kaders en best practices binnen tribes en teams.
- Ontwikkelen en onderhouden van documentatie, richtlijnen en playbooks om duidelijkheid, consistentie en toegankelijkheid te waarborgen.
- Bijdragen aan de vakmanschap van de Data Analyst-gemeenschap door normen te verhogen en nieuwe datapraktijken te integreren.
- Vertalen van data naar actiegerichte inzichten en resultaten op een duidelijke, begrijpelijke en zakelijke relevante manier presenteren.
- Samenwerken met dataspecialisten, marketeers, analytics-collega's, productleiders en zakelijke belanghebbenden om dataprocessen en tooling te verbeteren.
- Actief versterken van de feitelijke cultuur van ING door kennis te delen, feedback te zoeken en continu manieren van werken te verbeteren.
Eisen:
- Een masterdiploma in Analytics, Wiskunde, Econometrie of een vergelijkbaar kwantitatief vakgebied.
- 4+ jaar relevante ervaring.
- Relevante ervaring in analytics, bij voorkeur binnen een grote organisatie, digitale marketingomgeving of financiële diensten.
- Bewezen ervaring met SQL.
- Ervaring met visualisatie- en dashboardingtools zoals Cognos of Power BI.
- Ervaring met data-analyse in digitale marketingomgevingen.
- Ervaring met data-analyse op cloud-native oplossingen.
- Praktische ervaring met marketing- en analyticsplatforms zoals Braze, Optimizely, Tealium en Amplitude.
- Sterke analytische vaardigheden en het vermogen om complexe analyses uit te voeren met een praktische, hands-on mentaliteit.
- Sterke stakeholdermanagement- en communicatieve vaardigheden.
- Een brede interesse in data, van verzameling en analyse tot experimentatie en visualisatie.
- Het vermogen om complexe data te vertalen naar duidelijke en actiegerichte zakelijke inzichten.
- Comfortabel werken in een agile omgeving en continu nieuwe technieken leren.
- Vloeiend in het Engels.
Voorkeur:
- Ervaring met SAS en/of Python is een plus; Nederlands is een sterke plus.
Voorwaarden:
- 25-28 vakantiedagen afhankelijk van het contract.
- Pensioenregeling.
- 13e maand salaris.
- 8% vakantiegeld.
- Hybride werken.
- Persoonlijke groei en uitdagend werk met eindeloze mogelijkheden.
- Een informele werkomgeving met innovatieve collega's.
Data analyst in digital marketing in Amsterdam werkgever: ING Nederland
ING is een uitstekende werkgever die een energieke en samenwerkende werkomgeving biedt in Amsterdam, waar je de kans krijgt om te werken met een divers team van hooggekwalificeerde professionals. Met een focus op persoonlijke groei en uitdagend werk, biedt ING aantrekkelijke voordelen zoals 25-28 vakantiedagen, een pensioenregeling, hybride werken en een informele sfeer waarin innovatie wordt aangemoedigd. Als Model Validator krijg je de mogelijkheid om een significante impact te maken op de toekomst van ING's model landschap, terwijl je bijdraagt aan duurzame bedrijfspraktijken en wereldwijde financiële stabiliteit.
Hupjob Expertadvies🤫
Zo denken wij dat je Data analyst in digital marketing in Amsterdam kunt binnenhalen
✨Duik in de Data Science Communities
Data science draait om kennis delen en leren van elkaar. Sluit je aan bij online communities zoals Kaggle, GitHub en Stack Overflow. Deel je projectwerk en leer van anderen – dit kan leiden tot waardevolle connecties en zelfs een sollicitatie bij ING Nederland!
✨Neem deel aan Hackathons
Hackathons zijn een geweldige manier om je vaardigheden in de praktijk te brengen en jezelf te laten zien. Veel bedrijven, waaronder ING Nederland, zoeken kandidaten die hun creativiteit en probleemoplossend vermogen kunnen demonstreren. Maak gebruik van deze evenementen om je netwerk uit te breiden.
✨Show je Expertise met Projecten
Laat je skills zien met een publiek portfolio! Zorg ervoor dat je een paar interessante projecten hebt die jouw datavisualisatie, statistiek en machine learning vaardigheden tonen. Plaats ze op platforms zoals GitHub of je eigen website – zo laat je zien wat je kan bij ING Nederland.
✨Pas je Sollicitatie aan voor Geschiktheid
Bij fulltime data science functies is het belangrijk om je sollicitatie specifiek te maken voor de rol bij ING Nederland. Kijk goed naar de vereisten en match je vaardigheden en ervaring aan wat zij zoeken. Dit maakt het veel waarschijnlijker dat ze jou uitnodigen voor een gesprek!
Wij denken dat je deze vaardigheden nodig hebt om als Data analyst in digital marketing in Amsterdam te schitteren
Een paar tips voor je sollicitatie 🫡
Laat je technische vaardigheden zien!:In de data-science wereld willen we je technische bekwaamheden echt zien. Zorg ervoor dat je kennis van programmeertalen zoals Python of R, evenals je ervaring met data-analysetools en -technieken, duidelijk naar voren komen in je CV. Dit is een kans om je talenten in statistiek en machine learning te benadrukken, zodat ING Nederland ziet dat jij hun ideale kandidaat bent!
Geef je projecten een spotlight:Vergeet niet om eventuele data-projecten of analyses die je al hebt uitgevoerd op te nemen. Heb je bijvoorbeeld een GitHub-account? Voeg dat toe! Dit is een toffe manier om je praktische ervaring te laten zien, wat de recruiter van ING Nederland echt zal aanspreken. Laat zien hoe je problemen hebt opgelost en dat je in staat bent om inzichten uit data te halen!
Wees duidelijk over je doelen:Aangezien het om een fulltime rol gaat, is het belangrijk dat je in je motivatiebrief je doelen en ambities duidelijk maakt. Wat hoop je te leren en te bereiken in deze functie bij ING Nederland? Laat zien dat je niet alleen geïnteresseerd bent in de functie, maar ook in wat je kunt bijdragen aan het team en het bedrijf.
Ondersteun je ervaring met data:Naast je technische vaardigheden, is het ook cruciaal om je eerdere ervaring te onderbouwen met concrete resultaten. Heb je analyses uitgevoerd die hebben geleid tot verbetering van processen of het nemen van strategische beslissingen? Geef cijfers en voorbeelden in je CV en motivatiebrief, zodat ING Nederland ziet dat je kennis van data echt impact heeft gehad.
Zo bereid je je voor op een sollicitatiegesprek bij ING Nederland
✨Show je dataskills
Zorg ervoor dat je goed voorbereid bent op technische vragen die je dataskills testen. Bereid je voor op vragen over data-analyse, statistiek en machine learning. Wij moeten ook kunnen zien dat je vertrouwd bent met tools zoals Python, R of SQL.
✨Breng je portfolio mee
Als data scientist is je portfolio cruciaal. Zorg ervoor dat je een aantal projecten hebt waar je trots op bent en die je kunt presenteren. Leg de nadruk op wat je hebt geleerd en hoe je de resultaten hebt toegepast. Dit laat zien dat je niet alleen kennis hebt, maar ook de toepassing ervan begrijpt.
✨Ken de data van ING Nederland
Neem de tijd om inzicht te krijgen in de datasets waar ING Nederland mee werkt. Dit kan je helpen om tijdens het gesprek specifieke voorbeelden te geven van hoe jouw vaardigheden en ervaring aansluiten bij hun behoeften. Dit toont niet alleen jouw interesse, maar ook dat je al nadenkt over hoe je een bijdrage kunt leveren.
✨Leef je in in de business case
Tijdens de interviews kunnen ze je vragen om een business case te analyseren of oplossingen voor te stellen op basis van gegevens. Dit is een kans om je analytische vaardigheden te laten zien, dus zorg ervoor dat je niet alleen de technische kanten belicht, maar ook hoe jouw aanpak waarde toevoegt aan het bedrijf.
