Mai 22, 2025 in 19.11.2025, NextGen-Profile

Aktuelle NextGen-Profile

Philipp
M. Sc. Wirtschaftsinformatik - Digital Business & Analytics
  • Studiengang:
M. Sc. Wirtschaftsinformatik - Digital Business & Analytics
  • Bedarf:

Berufseinstieg im Bereich Data Science/Business Analytics

  • Beginn:

ab Juni 2026

Was ist Dir besonders wichtig, bezogen auf Deinen aktuellen Bedarf?

Ich suche ein Umfeld, in dem flexibles, hybrides Arbeiten selbstverständlich ist und Leistung an Impact statt an Präsenz gemessen wird. Wichtig ist mir ein nachhaltig und zukunftsorientiert denkendes Unternehmen, das datenbasierte Entscheidungen fördert. Flache Hierarchien und eine persönliche, wertschätzende Kultur sind mir ebenso wichtig, wie klare Verantwortung und kurze Wege.

Worauf kann sich Dein zukünftiger Arbeitgeber bei Dir verlassen?

Auf Offenheit, Teamgeist und Verbindlichkeit: Ich arbeite proaktiv, lösungsorientiert und bringe Menschen zusammen. Als kommunikative, kompromissbereite Persönlichkeit liefere ich zuverlässig – von der Analyse bis zum handfesten Ergebnis.

Deine wichtigsten Praxiserfahrungen

  • seit 08/2024 | Werkstudent KPI Reporting & Operations | TRUMPF Photonic Components GmbH
  • 05/2022 – 09/2024 | Studentische Hilfskraft | Institut für Business Analytics, Universität Ulm
  • 11/2022 – 07/2024 | Werkstudent Project Management Office & Controlling | alphaQuest GmbH

Deine wichtigsten Abschlüsse & Ausbildungsstationen

  • 04/2024 – (vsl.) 03/2026 | M. Sc. Wirtschaftsinformatik – Digital Business & Analytics | Universität Ulm
  • 11/2020 – 12/2023 | B. Sc. Wirtschaftswissenschaften mit Schwerpunkt Business Analytics und Unternehmensführung/Controlling | Universität Ulm
  • 09/2017 – 01/2020 | Kaufmann für Spedition und Logistikdienstleistung | Staatliche Berufsschule II Kempten

Deine 3 relevantesten Kenntnisse/Fähigkeiten

  • Report-Automatisierung & Visual Analytics: Aufbau stabiler Power-BI-Dashboards inkl. Refresh-Monitoring; Power Automate zur Reduktion manueller Arbeitsschritte; adressatengerechte KPI-Stories für Management & Fachbereiche
  • Datenqualität & Governance: Definition von Data Quality-Regeln/Checks, Fehlertracking und Monitoring; saubere Datenflüsse als Basis für verlässliche Reports und Analytics
  • Datenmodellierung & Analytics (Python/SQL): Umsetzung von ETL/ELT-Prozessen; Analysen mit Python (pandas, scikit-learn, Tensorflow, PyTorch) und SQL – von Exploration bis Prototyp.

Interessiert?

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