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Senior Data Analyst (m/w/d)

Data Science With skill test
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Your tasks

Unser Kunde ist ein führendes Unternehmen im Bereich der häuslichen Versorgung mit Pflegehilfsmitteln und hat sich in den letzten 14 Jahren erfolgreich bundesweit etabliert. Die Organisation verbindet moderne digitale Lösungen mit persönlichem Service und hat über 150 Mitarbeitende an verschiedenen Standorten. In der Rolle des Senior Data Analysten sind Sie nicht nur für die Analyse von Zahlen verantwortlich, sondern auch dafür, die Antworten auf entscheidende Geschäftsfragen zu finden. Ihre Hauptaufgaben umfassen die Entwicklung, Implementierung und kontinuierliche Optimierung relevanter KPIs sowie interaktiver Dashboards und Reports, beispielsweise mit Tools wie Tableau oder CRM Analytics. Sie analysieren Geschäftsprozesse, Customer Journeys und Funnel-Logiken, um Wachstums- und Effizienzpotenziale zu identifizieren. Darüber hinaus arbeiten Sie eng mit verschiedenen Fachbereichen zusammen, um komplexe Business-Anforderungen in nachhaltige Datenlösungen zu übersetzen. Sie übernehmen die End-to-End-Verantwortung für Data-Analytics-Projekte, einschließlich Qualitätssicherung und Dokumentation der Ergebnisse. In dieser Position haben Sie die Möglichkeit, Best Practices im Bereich Analytics zu fördern und juniorige Teammitglieder zu unterstützen, während Sie aktiv zur Gestaltung einer modernen, datengetriebenen und AI-gestützten Organisation beitragen.

Your profile

Der ideale Kandidat für diese Position bringt mehrere Jahre Erfahrung im Bereich Data Analytics, Business Intelligence oder Data Engineering mit. Sie sollten bereits datengetriebene Entscheidungen mit messbarem Business Impact vorangetrieben haben. Expertenkenntnisse in SQL sind unerlässlich, ebenso wie Erfahrung mit Python und modernen Analytics-Stacks wie Snowflake, dbt und Tableau. Sie sollten sich in Cloud-Umgebungen wohlfühlen und über ein tiefes Verständnis von Geschäftsmodellen, Customer Journeys und ROI-Zusammenhängen verfügen. Die Fähigkeit, komplexe Daten verständlich zu übersetzen und souverän zwischen Management, Fachbereichen und technischen Teams zu kommunizieren, ist entscheidend. Proaktive Arbeitsweise, das Hinterfragen bestehender Analysen und die Fähigkeit, Muster und Trends frühzeitig zu erkennen, sind ebenfalls wichtige Eigenschaften. Zudem sollten Sie Verantwortung für End-to-End-Analytics-Projekte übernehmen und Wert auf hohe Datenqualität und saubere Dokumentation legen.

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