Inserat online seit: 3 Juni
Aufgaben der Stelle
Wir suchen dich als Data Analyst (m/w/d) am Standort Mainhausen (hybrid), um den internationalen SPORT 2000 Verbund mit datengetriebenen Insights, modernen Analytics-Systemen und hochwertiger Datenqualität zu stärken.
Sind Sie der/die richtige Kandidat/in für diese Gelegenheit Lesen Sie unbedingt die vollständige Beschreibung unten.
Deine Benefits:
- Hybrides Arbeiten im 60/40‑Modell
- Flexible und eigenverantwortliche Arbeitszeitgestaltung
- Individuelle Weiterbildungen & maßgeschneiderte Förderprogramme
- Flache Hierarchien & kurze Entscheidungswege
- Modernes IT‑Set‑up (SAS VIYA, Power BI, Cloud-Tools)
- JobRad, kostenfreie Parkplätze, bezuschusstes Mittagessen
- Betriebliches Gesundheitsmanagement & Unterstützung bei Altersvorsorge
- Teil eines großen internationalen Netzwerks mit über 3.000 Sportfachgeschäften
Deine Hauptaufgaben:- Weiterentwicklung und Betrieb von Analysesystemen, insbesondere SAS VIYA
- Aufbau und Pflege von Frameworks für ETL/ELT, Reporting und Datenqualität
- Analyse komplexer Datenbestände zur Identifikation von Trends & Wachstumspotenzial
- Erstellung interaktiver Dashboards (SAS, Power BI, Power Query)
- Sicherstellung der Datenqualität durch Prüf- und Bereinigungsprozesse
- Definition & Implementierung von Systemen zur Datenerfassung und -integration
- Mitarbeit bei der Weiterentwicklung internationaler POS-Datenprozesse
- Zusammenarbeit mit Category Management, Projektmanagement & internationalen Stakeholdern
- Einhaltung von Data‑Governance, Datenschutz & Compliance-Richtlinien
Dein Profil:- Abgeschlossenes Studium (Wirtschaftsinformatik, Informatik, Statistik, Mathematik o.Ä.)
- 3–5 Jahre Berufserfahrung als Data Analyst, idealerweise im Sport‑ oder Retail‑Umfeld
- Sehr gute Kenntnisse in SAS, SQL, Datenmodellierung (Star Schema / Data Vault)
- Erfahrung mit Power BI, SAS VIYA, Power Query
- Kenntnisse von Datenformaten (CSV, JSON, XML, EDI/EDIFACT)
- Grundlagen in Machine Learning (SAS/SPSS oder Python)
- Erfahrung mit ETL‑Frameworks (z. B. Azure Data Factory)
- Kenntnisse zu Retail‑KPIs (Sell‑through, GMROI etc.)
- Gute Englischkenntnisse; Französisch wünschenswert
- Verständnis von Datenschutz (DSGVO) und Data‑Governance
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