FinOps-Data Analyst
vor 1 Woche
Wir bei Liquid Reply suchen FinOps-Daten-Analysten, die in der Lage sind, Transparenz in den großen Datenmengen von Cloud-Anbietern zu schaffen. Daneben führst du technische und geschäftliche Daten zusammen, um Ziele und Kosten für die Cloud besser zu verstehen. So können wir unsere Kunden dabei unterstützen, ihre IT-Prozesse einfacher und kostengünstiger zu gestalten.
- Du unterstützt dein Team aktiv in FinOps-Projekten, um die Cloud-Nutzung unserer Kunden effizienter und nachhaltiger zu gestalten
- Du schaffst Transparenz durch Cloud-native oder 3rd-Party-Tools für die Kostenzuordnung oder Optimierungspotenziale
- Du analysierst die Cloud-Umgebung des Kunden, um Optimierungspotenziale aller beteiligten Cloud-Services in IaaS, PaaS oder SaaS aufzuzeigen
- Deine Kommunikationsfähigkeit nutzt du, um mit verschiedenen Interessengruppen aus den Plattform-, Produkt- und Anwendungsteams zu interagieren
- Du entwickelst FinOps-Blueprints und gibst dein Wissen an deine Kollegen weiter
- Vorbereitung und Durchführung von FinOps-Schulungen, Konferenzvorträgen und der Erstellung von Blogposts
- Du arbeitest mit uns an der Erweiterung des Angebots um spannende neue Möglichkeiten, wie FinOps für Nachhaltigkeit oder Technology Business Management
- Baue dir ein Netzwerk auf: Nimm teil an der jährlichen Reply Xchange in der BMW-Welt in München
- Home-Office-Budget: wir unterstützen dich finanziell bei der passenden Einrichtung deines Home-Offices
- Sportzuschuss: uns ist dein Wohlbefinden wichtig Nutze diesen Zuschuss für eine sportliche Aktivität deiner Wahl
- Weiterbildungsmöglichkeiten in Form von bezahlten Schulungen und Zertifikaten, als auch durch die Kostenübernahme von fachlicher Literatur
- Nutze die Vorteile einer Firmenkreditkarte für Spesen und der BahnCard 50
- Erfolgreich abgeschlossenes Hochschulstudium in (Wirtschafts-)Informatik, Wirtschaftswissenschaften, Datenanalyse, (Wirtschafts-)Mathematik o.ä.
- Erste praktische Erfahrungen mit Datenanalyse- und Datenvisualisierungstools (BigQuery, PowerBI, Tableau etc.)
- Du hattest bereits Berührungspunkte mit Cloud-Kostenmanagement-Tools (z. B. Cloudability, infracost, kubecost)
- Cloud-Zertifizierungen (AWS, GCP, Azure) oder FinOps Practitioner wünschenswert
- Ausgeprägte analytische Fähigkeiten und Problemlösungskompetenz mit Schwerpunkt auf der Interpretation von Finanzdaten und der Gewinnung von Erkenntnissen
- Du bringst ausgezeichnete Kommunikations- und Präsentationsfähigkeiten in Deutsch und Englisch mit und bist in der Lage, komplexe Finanzkonzepte klar und verständlich an sowohl technische als auch nicht-technische Interessengruppen zu vermitteln
- Gelegentliche Reisebereitschaft rundet dein Profil ab
Als Entwicklungspartner unterstützt Liquid Reply seine Kunden in Bezug auf Container Orchestrierung wie Kubernetes, Cloud Native Development-Ansätzen sowie bei der Konzeption und Migration komplexer und schnelllebiger Anwendungen. Mit dem Schwerpunkt auf Multi-/Hybrid-Cloud-Implementierung, Site Reliability Engineering und Day-2 Betrieb befähigt Liquid Reply seine Kunden erfolgreich den gesamten Weg der Cloud Native Transformation zu gehen.
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vor 4 Wochen
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Praktikum Data-Analyst im strategischen Vertrieb m|w|d
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Gütersloh, Nordrhein-Westfalen, Deutschland Bertelsmann SE & Co. KGaA VollzeitBeschreibungAls Datenanalystische Produktmanagerin im Data & AI Team bei Bertelsmann SE & Co. KGaA suchen wir nach einer engagierten und erfahrenen Kollegin, die unsere Digitalisierungsstrategie weiterentwickeln möchte.Bei uns arbeitest du als Bindeglied zwischen Geschäftskunden, Technologie und Produktentwicklung. Deine Aufgaben sind vielfältig und...
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Gütersloh, Nordrhein-Westfalen, Deutschland Arvato SE VollzeitJobbeschreibungBereits seit Jahrzehnten ist Arvato SE einer der führenden Anbieter von Omnichannel-Lösungen, Logistikdienstleistungen und CRM-Services. Wir unterstützen namhafte Unternehmen bei der Realisierung ihrer digitalen Visionen und haben uns zum Ziel gesetzt, unsere Kunden erfolgreich in einem dynamischen Marktumfeld zu begleiten.Lohnabschluss:...