Mit Zahlen, mit Leidenschaft, mit Experten.
Neue Jobs: Analysten
Mit dem eigenen Kopf. Und weiteren klugen Köpfen.
Bei uns arbeitest Du nicht nur mit Zahlen, Fakten, Statistiken, Daten, Modellen und Algorithmen. Sondern auch mit klugen und erfahrenen Kolleg*innen, die ebenso gerne wie Du komplexes Datenmaterial durchleuchten. Sie gehen Dingen auf den Grund, bis keine Frage mehr offen ist. Hier erfährst Du mehr zu den Bereichen Risk Management, Data Science und Business Analytics.
Das machen Analysten bei EOS
Wenn Du gerne komplexes Zahlenmaterial durchleuchtest, dann gibt es für Deine Leidenschaft bei EOS viele Einsatzbereiche. Zum Beispiel im Bereich Data Science, Risk Management, im Corporate Development oder im Finanz- und Rechnungswesen. Wir optimieren unsere Methoden und Tools und entwickeln sie stetig weiter. Wir werten große Datenmengen aus und steuern operative Prozesse mit modernen Machine Learning Verfahren und schaffen so die Voraussetzungen für Risikobegrenzungen beim Eintritt in neue Märkte.
Keine Einzelkämpfer. Sondern Teamplayer.
Du schätzt Teamwork, und Gestaltungsfreiraum, um viel zu bewegen, und bist in der Welt der Zahlen zu Hause? Dann bist Du auch bei uns zu Hause.
So startest Du bei EOS als Analyst durch:
- Ein Studium mit Fokus auf Machine Learning oder selbstlernende Verfahren. Gängig sind Schwerpunkte wie Mathematik, Physik, Statistik oder auch Informatik.
- Sehr wichtig ist die Konzeption und Durchführung von A/B-Tests.
- Durchsetzungsfähigkeit. Eigene Ideen gut verkaufen und weiterführen. Und das gepaart mit hoher Teamfähigkeit, da komplexe Projekte die Zusammenarbeit vieler Expert*innen benötigen.
- Drive nach vorne. Sich selbst antreiben und bei Rückschlägen am Ball bleiben. Für eigene Themen kämpfen.
- Lösungsorientierung als Grundprinzip.
Für mich war wichtig, einen Arbeitgeber zu finden, der international tätig ist.
Hast Du Lust, Dich einmal kurz vorzustellen und zu erzählen, was Du bei EOS machst?
Klar, gerne. Ich bin Jessica, arbeite im Center of Analytics und bin Data Scientistin. Meine Aufgaben bestehen darin, dass ich Daten analysiere, Vorhersagemodelle entwickle und programmiere. Grundsätzlich geht es immer darum, Prozesse zu automatisieren und Entscheidungen datengetrieben zu treffen. Das mache ich für unterschiedliche Fachabteilungen hier in der Holding, aber auch für andere Ländergesellschaften von EOS.
Wann und warum bist Du zu EOS gekommen?
Ich bin jetzt insgesamt fast zweieinhalb Jahre dabei – erst als Werkstudentin und Masterandin und jetzt fest. Es gab damals eine tolle Stelle, die ich interessant fand. Also habe ich mich beworben. Und im Bewerbungsgespräch wusste ich dann schnell, dass es passt.
Für mich war wichtig, einen Arbeitgeber zu finden, der international tätig ist – auch, um regelmäßig Englisch sprechen zu können.
Ein anderer entscheidender Punkt war, dass es in einem Konzern, der wie EOS schon länger am Markt ist, gewisse Strukturen gibt, auf die ich mich verlassen kann. In einem Start-up wäre das ganz anders gewesen.
Was ist Dir im Job besonders wichtig?
Da gibt’s mehrere Dinge. Zum Beispiel muss das Team stimmen, ich will Spaß mit meinen Kollegen haben. Das ist bei uns auf jeden Fall so. Hier sind alle sehr positiv, offen, hilfsbereit und freundlich. Das Miteinander bei EOS gefällt mir total gut. Und auch unsere Duz-Kultur.
Außerdem machen meine Aufgaben mir wahnsinnig viel Spaß. Es gibt nichts, was sich tagtäglich wiederholt. Mein Job ist sehr abwechslungsreich.
Wie würdest Du grundsätzlich das Arbeiten bei EOS beschreiben?
Modern und flexibel – besonders in unserem Bereich. Es gibt keine festen Vorgaben, sondern wir machen unsere Arbeit so, wie es am besten in den Tag passt. Wir haben ein paar fixe Termine, an die wir uns halten, aber viel mehr auch nicht. Das finde ich persönlich sehr angenehm.
Was macht das Arbeiten bei EOS für Dich besonders?
In meinem Team sind wir selbstorganisiert. Hierarchien gibt es bei uns also gar nicht.
Seit der Corona-Zeit habe ich außerdem gemerkt, wie flexibel und wandelbar EOS als Konzern ist. Viele andere Unternehmen gehen jetzt ganz normal zurück ins Büro – ganz ohne die Möglichkeit mobil zu arbeiten.
EOS hingegen fährt jetzt ein Hybrid-Modell. Wir können also sowohl zu Hause als auch im Büro arbeiten. Und dank Shared-Desk-System kann jeder im Büro sitzen, wo er oder sie gerade möchte.
Und wie sieht’s mit Weiterbildung aus?
Super! Wir können zum Beispiel immer an Konferenzen teilnehmen, um uns fachlich weiterzubilden. Ich habe noch nicht erlebt, dass das nicht genehmigt wurde – auch schon als Werksstudentin. Das ist nicht überall selbstverständlich.
Auch, was die persönliche Weiterentwicklung angeht, bin ich echt positiv überrascht. Es gibt zum Beispiel unser Programm „EOS Love2Learn“ mit ganz vielen Möglichkeiten.
Was möchtest Du sonst loswerden?
Ich finde wirklich klasse, dass wir sehr international tätig sind – etwa in Frankreich, Spanien und Osteuropa. Da lernt man viele verschiedene Kulturen und Arbeitsweisen kennen. Und es gibt echt große Unterschiede. Sogar, wenn man im gleichen Unternehmen arbeitet.
Unser Antrieb: Data Driven Decisions
Ein Projekt, das für EOS eine sehr große strategische Bedeutung hat: Data Driven Decisions. Damit legen wir den Grundstein für die zukünftige Gestaltung der operativen Prozesse im Forderungsmanagement.
Denn wir beweisen, dass eine datengetriebene und individualisierte Inkassosteuerung einer klassischen Ablaufsteuerung überlegen ist. Dafür arbeiten unsere Spezialisten aus verschiedenen Unternehmensbereichen eng zusammen.
Data Scientists haben die Prognosemodelle entwickelt. Gemeinsam mit den Teamleitern der Inkassoabwicklung, den Spezialisten für die Konzeption von Abläufen und unserer IT wurden diese Modelle in die bestehende Architektur implementiert.
Einen wichtigen Beitrag leisten auch unsere Analysten und Entwickler im Datawarehouse-Umfeld, denn sie stellen die Datenbasis für die Modellierung und verschiedene Schnittstellen bereit. Durch genau diesen perfekten und aufeinander abgestimmten Experten-Mix erreicht das Team hervorragende Ergebnisse. Tag für Tag.
Job-Optionen
Daten sind auch Deine Leidenschaft?
Dann forme bei uns den Rohstoff Daten zu individuellen Lösungen oder sichere die Qualität unserer Daten. Arbeite bei uns mit agilen Methoden und nach dem Motto „Fail fast and learn faster“: ausprobieren, Erkenntnisse gewinnen, dazulernen.