Data Analyst (m/w/d)

Das Unternehmen sucht einen engagierten Data Analysten (m/w/d), der eine zentrale Rolle in der Entwicklung und Wartung von Datenpipelines einnimmt. In dieser Position sind Sie verantwortlich für die Aufbereitung und Bereitstellung von Daten aus verschiedenen Quellen, um die Entscheidungsfindung im Unternehmen zu unterstützen. Sie arbeiten eng mit den Fach- und Finanzabteilungen sowie mit Data-Engineers zusammen, um eine reibungslose und optimale Datenintegration zu gewährleisten. Ihre Kommunikationsfähigkeiten sind entscheidend, da Sie in bereichsübergreifenden Teams arbeiten und Brücken zwischen technischen und nicht-technischen Ansprechpartnern bauen. Zudem entwickeln und implementieren Sie semantische Modelle und erstellen adressatengerechte Berichte in Power BI. Ein weiterer wichtiger Aspekt Ihrer Rolle ist die Identifizierung von Optimierungspotenzialen und das Vorantreiben von Maßnahmen zur Sicherstellung einer hohen Datenqualität und -verfügbarkeit. Das Arbeitsumfeld ist dynamisch und fördert die persönliche sowie fachliche Entwicklung der Mitarbeitenden, sodass Sie die Möglichkeit haben, Ihre Fähigkeiten kontinuierlich auszubauen.

Der ideale Kandidat verfügt über ein abgeschlossenes Studium im Bereich Informatik, Physik, Mathematik, Statistik, Wirtschaftswissenschaften oder eine vergleichbare Qualifikation. Wünschenswert sind Kenntnisse in der Nutzung von Databricks zur Entwicklung, Implementierung und Optimierung von effizienten ETL-Prozessen in einer Cloud-Umgebung. Darüber hinaus sollten Sie tiefgehende Erfahrung in der Entwicklung von Dashboards und Berichten mit Power BI mitbringen, einschließlich der Erstellung von visuellen Analysen zur Unterstützung datengetriebener Entscheidungen. Sehr gute Kenntnisse in DAX zur Erstellung komplexer Berechnungen und Kennzahlen in Power BI sowie sichere Beherrschung von SQL zur Abfrage und Analyse von Daten sind unerlässlich. Kenntnisse in weiteren relevanten Query- oder Skriptsprachen sind von Vorteil. Gute Kommunikationsfähigkeiten sind erforderlich, um Ergebnisse und Analysen verständlich zu präsentieren und eng mit anderen Abteilungen zusammenzuarbeiten.