Was macht ein*e Data Artist*in und worauf müssen Sie achten?

Ein*e Data Artist spielt eine entscheidende Rolle in der modernen Datenwelt, indem sie Daten nicht nur analysiert, sondern auch kreativ visualisiert, um daraus wertvolle Geschichten zu erzählen. Diese Position erfordert sowohl technisches Fachwissen als auch künstlerisches Talent, um aus komplexen Datensätzen intuitive Visualisierungen zu erstellen, die Entscheidungen erleichtern.

Data Artists nutzen eine Vielzahl von Tools und Technologien, um Daten in dynamische und ansprechende Grafiken zu verwandeln. Sie müssen ein tiefes Verständnis für statistische Methoden und Datenanalyse haben, aber auch die Fähigkeit, diese Informationen auf eine Weise zu präsentieren, die für verschiedene Zielgruppen verständlich und relevant ist.

In ihrer Rolle arbeiten Data Artists häufig eng mit anderen Abteilungen zusammen, um sicherzustellen, dass die Datenvisualisierungen den strategischen Zielen des Unternehmens dienen. Dies erfordert ausgezeichnete Kommunikationsfähigkeiten und die Fähigkeit, komplexe Informationen klar zu vermitteln.

Darüber hinaus sind Data Artists dafür verantwortlich, ständig neue Trends und Technologien im Bereich der Datenvisualisierung zu verfolgen und anzuwenden, um innovative und effektive Lösungen zu entwickeln. In einer sich schnell verändernden technologischen Landschaft müssen sie flexibel und lernbereit sein.

Anforderungen an eine*n Data Artist*in

• Erfahrung in der Arbeit mit Datenvisualisierungstools wie Tableau, D3.js oder Power BI.
• Starkes Verständnis von statistischen Methoden und Datenanalyse.
• Fähigkeit, komplexe Daten in leicht verständliche Visualisierungen umzuwandeln.
• Erfahrung in der Zusammenarbeit mit verschiedenen Abteilungen zur Erfüllung von Geschäftsanforderungen.
• Kenntnisse in der Programmierung mit Sprachen wie Python oder R.

Mögliche Fragen für ein erfolgreiches Bewerbungsgespräch

Operative und situative Fragen

• Beschreiben Sie eine Situation, in der Sie komplexe Daten visualisieren mussten. Wie sind Sie vorgegangen?
• Wie gehen Sie mit unvollständigen oder fehlerhaften Datensätzen um?
• Erzählen Sie von einem Projekt, bei dem Ihre Datenvisualisierung einen signifikanten Einfluss auf die Entscheidung eines Unternehmens hatte.
• Stellen Sie sich vor, eine Abteilung versteht Ihre Visualisierungen nicht. Wie würden Sie vorgehen, um die Kommunikation zu verbessern?
• Welche Schritte unternehmen Sie, um sicherzustellen, dass Ihre Visualisierungen benutzerfreundlich und intuitiv sind?

Rollenspezifische Fragen

• Welche Tools und Technologien bevorzugen Sie für die Erstellung von Datenvisualisierungen und warum?
• Wie gehen Sie bei der Auswahl der geeigneten Visualisierungsform für einen bestimmten Datensatz vor?
• Beschreiben Sie Ihre Erfahrung mit der Integration von KI-Tools in Datenvisualisierungsprozesse.
• Welche Strategien verwenden Sie, um sicherzustellen, dass Ihre Visualisierungen barrierefrei sind?
• Wie bleiben Sie über die neuesten Trends und Entwicklungen in der Datenvisualisierung informiert?

Fragen zu Verhalten und Persönlichkeit

• Wie würden Sie sich selbst als Teammitglied beschreiben?
• Was motiviert Sie, in der Datenvisualisierung kreativ zu sein?
• Wie gehen Sie mit Feedback um, das Ihre Arbeit betrifft?
• Erzählen Sie von einer Herausforderung, die Sie in Ihrer Karriere überwinden mussten, und was Sie daraus gelernt haben.
• Wie stellen Sie sicher, dass Sie in Ihrer Arbeit einen hohen Standard halten?

Wer sollte an einem Interview mit einem/einer Data Artist*in teilnehmen?

Idealerweise habe Sie einen mehrstufigen Interview-Prozess. In einem ersten kurzen Interview können die Kommunikationsfähigkeit sowie die generelle Eignung des Kandidaten geprüft werden. Hierzu reicht in der Regel die Teilnahme eines Recruiters. In weiteren Prozess-Schritten sollten neben dem Recruiter auch Vorgesetzte und Kollegen aus dem Fachbereich dabei sein, um die fachlichen Fähigkeiten des Kandidaten zu bewerten.

Die Organisation von Interview-Terminen kann mitunter sehr aufwändig sein und sich über einen längeren Zeitraum hinweg ziehen, was zu einer signifikanten Verlängerung der Time to Hire führen kann.

Mit OnApply automatisieren Sie die Terminfindung. Legen Sie Ihre eigene Verfügbarkeit, sowie die Verfügbarkeiten Ihrer Kollegen fest und machen den gesamten Planungsprozess um 50% schneller. So optimieren Sie den Bewerbungsprozess und konzentrieren sich auf das Wesentliche – die besten Talente.

Wie bewerte ich eine/n Bewerber/in direkt nach dem Interview?

Eine strukturierte Bewertung nach dem Interview ist entscheidend, um objektive und vergleichbare Entscheidungen zu treffen. Mit einer Scorecard lassen sich die wichtigsten Kriterien wie Fachkompetenz, kulturelle Passung und Soft Skills gezielt bewerten. Dabei wird jedem Kriterium eine Gewichtung und eine Punktzahl zugewiesen, um am Ende ein klares Gesamtbild zu erhalten. Mit OnApply können Sie solche Scorecards direkt im Tool abbilden, Bewertungen erfassen und so den Auswahlprozess effizient und transparent gestalten.