Traineeship in data science and analytics in facility services
Your role
As a trainee in the Administrative Services Division you will:- collaborate with operational teams to analyse and streamline processes, making them more efficient and customer-focused;
- design and implement sustainable automation to reduce manual workloads;
- develop statistical analyses and data science solutions to support operations and decision-making;
- explore, test and develop new tools and technologies, with a focus on innovative solutions;
- transform and visualise datasets for diverse projects using advanced data processing and visualisation techniques;
- provide regular analytical reports and present insights to stakeholders in an engaging and accessible way;
- actively listen to colleagues and stakeholders, ensuring that technical solutions align with their needs and expectations.
- provide horizontal support across all teams in the Directorate Administration, offering technical expertise and analytical insights.
- contribute to improving processes related to logistics, mail, inventory management, relocations and other facility services, helping to shape solutions that are both practical and people-oriented;
- assist in coordinating logistics activities and supporting our transition to a dynamic workplace concept.
Qualifications, experience and skills
Essential:- a bachelor’s degree or higher in data science, statistics, mathematics, physics, computer science, facility management, logistics, supply chain management, engineering, business or public administration, environmental and sustainability management, finance, communications, international relations, economics, or another related field;
- knowledge of at least one programming language, such as Python, R or SQL;
- experience in data processing, data visualisation and quantitative analysis;
- a good knowledge of the MS Office package;
- an advanced (C1) command of English and an intermediate (B1) command of at least one other official language of the EU, according to the .
- experience in using Python for application programming interface (API) development and web integration;
- experience with computer-aided facility management (CAFM) systems (e.g. Planon), enterprise resource planning (ERP) systems (e.g. SAP) and data visualisation tools (e.g. Tableau, Power BI, Dash, Streamlit, R Shiny);
- knowledge of natural language processing or other AI applications;
- knowledge of analytics for facility services or other administrative fields (human resources, budget, accounts);
- knowledge of lean management or process streamlining.
Standort
European Central Bank, Frankfurt
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