Unser Kunde ist ein führendes Unternehmen, das sich der Gestaltung der Zukunft der Arbeit widmet. In der Rolle des (Senior) Data Analysten werden Sie Teil des Commercial & Marketplace Analytics-Teams innerhalb der EMEA Marketing Data & Analytics-Funktion. Ihre Hauptaufgabe besteht darin, zusammen mit dem Commercial Solutions-Team wirkungsvolle Analysen, skalierbare Dashboards und datengestützte Lösungen zu entwickeln, die eine verbesserte Entscheidungsfindung im gesamten Unternehmen ermöglichen. Sie werden skalierbare Dashboards entwerfen und pflegen, die es dem Commercial Solutions-Team ermöglichen, schnellere, datengestützte Entscheidungen in Bezug auf Preisgestaltung und die Leistung kommerzieller Produkte zu treffen. Darüber hinaus führen Sie detaillierte Analysen durch, um Trends und Treiber zu identifizieren und umsetzbare Erkenntnisse zur Optimierung von Produktangeboten und der Unternehmensleistung bereitzustellen. Die enge Zusammenarbeit mit den Data Science- und Engineering-Teams wird Ihnen helfen, prädiktive Modelle zu erstellen und zu pflegen. Sie werden auch analytische Workflows automatisieren, um die Effizienz zu steigern und eine konsistente Datenqualität sicherzustellen. In dieser Rolle werden Sie mit verschiedenen kommerziellen Stakeholdern und technischen Teams zusammenarbeiten, um geschäftliche Fragestellungen in skalierbare analytische Lösungen zu übersetzen.
(Senior) Data Analyst (m/w/d)
Beschreibung
Anforderungen
Der ideale Kandidat hat einen Abschluss mit analytischem Schwerpunkt, beispielsweise in Statistik, Mathematik, Wirtschaftsinformatik, Volkswirtschaftslehre, Finanzen oder Controlling, oder gleichwertige praktische Erfahrungen. Zudem sollten Sie über mehr als 3 Jahre relevante Berufserfahrung in einer analytischen Rolle verfügen, idealerweise in einem kommerziellen oder preisfokussierten Umfeld. Sie sind in der Lage, komplexe Analysen in klare Empfehlungen zu übersetzen und Erkenntnisse sowohl technischen als auch nicht-technischen Stakeholdern effektiv zu kommunizieren. Praktische Erfahrungen mit Programmiersprachen wie SQL und Python sowie mit Visualisierungstools wie Power BI sind erforderlich. Erfahrungen mit Datenmodellierungs- und Orchestrierungstools wie dbt und Airflow sowie mit KI-unterstützten Entwicklungstools sind von Vorteil. Persönlich sollten Sie teamfähig, kommunikativ und analytisch denkend sein.