1. Datenanalyst (m/w/d)
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3. Datenanalyst (m/w/d)
Datenanalyst (m/w/d)
Vollzeit
4. Standort: 30938 Burgwedel, Isernhägener Str. 16
5. Land: Deutschland
6. Anstellung: Vollzeit, Unbefristet
7. Bereich: Revision
Unsere Unternehmenszentrale in Burgwedel bei Hannover – Hier arbeiten rund 2.000 Mitarbeitende mit vollem Einsatz daran, die Zukunft von ROSSMANN zu gestalten.
Wir suchen einen engagierten und detailorientierten Datenanalysten, der unser Team der Datenanalyse in der Abteilung Analyse der Revision Unternehmenssicherheit verstärkt. In dieser Schlüsselposition werden datengestützte Erkenntnisse genutzt, um Risiken zu identifizieren, die Effektivität von Kontrollen zu bewerten und die Rentabilität in unserem stationären Einzelhandelsgeschäft sicherzustellen. Wenn Sie eine Leidenschaft für Daten haben und diese nutzen möchten, um Transparenz und Sicherheit in Unternehmensprozessen zu schaffen, freuen wir uns auf Ihre Bewerbung!
Datenanalyst (m/w/d)
Das gibt’s bei uns obendrauf
8. 37,5-Stunden-Woche
9. 30 Tage Urlaub
10. Workation
11. Weihnachts- und Urlaubsgeld
12. Betriebsrente
13. Umfassendes Onboarding
14. Personalrabatt & Einkaufsgutscheine
15. Sportgruppen & Freizeitseminare
16. Kostenlose Parkplätze
17. Bikeleasing
18. 50% Mobiles Arbeiten
19. Corporate Benefits
20. Betriebsrestaurant
21. ROSSMANN-Ferienwelt
22. Mitarbeiterorientiertes Familienunternehmen
23. ROSSMANN-Lernwelt
24. ROSSMANN Einarbeitungstage
25. Firmenappartements
26. Exklusive Coupons
Das bewirken Sie bei uns
27. Datenbasierte Revisionsprüfungen: Planung, Durchführung und Dokumentation von datenbasierten Prüfungsaktivitäten zur Aufdeckung von Risiken und potenziellen Betrugsfällen. Analyse großer Datenmengen aus verschiedenen Quellen (z.B. Kassensysteme, Warenwirtschaft, ERP, CRM, HR-Systeme) zur Identifizierung von Auffälligkeiten, Trends und Mustern, die auf Kontrollschwächen oder Regelverstöße hinweisen. Spezifische Prüfung von Prozessen wie Einkauf, Verkauf, Retourenmanagement, Bestandsführung, Rabattierungen und Kassenvorgängen auf Compliance und Effektivität
28. Betrugs- und Risikoerkennung: Entwicklung und Implementierung von Algorithmen und Analysemodellen zur präventiven und detektiven Erkennung von Betrugshandlungen (z.B. Mitarbeiterbetrug, Systemmanipulationen) und operationellen Risiken. Durchführung von Ad-hoc-Analysen bei Verdachtsfällen oder zur Beantwortung spezifischer Fragen der Bereichsleitung
29. Berichterstattung & Visualisierung: Erstellung von aussagekräftigen Analysen, Dashboards und Berichten, die komplexe Sachverhalte verständlich darstellen und handlungsrelevante Erkenntnisse liefern. Präsentation der Untersuchungsergebnisse und Empfehlungen vor der Bereichsleitung und relevanten Stakeholdern. Mitarbeit bei der Erstellung von automatisierten Revisionsberichten mit datenbasierten Prüfungsfeststellungen
30. Datenmodellierung & -qualität: Verantwortung von kontextabhängigen Datenmodellierungen und Datentransformationen. Sicherstellung der Qualität, Konsistenz und Integrität der genutzten Daten. Beratung bei der Extraktion und Aufbereitung von Daten aus verschiedenen Systemen für Prüfungszwecke. Mitarbeit bei der Weiterentwicklung und Optimierung der Dateninfrastruktur und -prozesse der Internen Bereiche
31. Methodenentwicklung: Kontinuierliche Weiterentwicklung von Datenanalyse-Methoden, Prüfroutinen und Softwaretools im Bereich der Internen Revision. Automatisierung von wiederkehrenden Prüfschritten und Analysen
32. Globale Harmonisierung & Projekte: Unterstützung bei der schrittweisen Integration der Auslandsgesellschaften in die zentralen Datenanalyseprozesse der Revision, um eine globale Risikotransparenz zu schaffen und konzernweite Prüfungsstandards zu etablieren
Das bringen Sie mit
33. Abgeschlossenes Studium im Bereich Betriebswirtschaft, Wirtschaftsinformatik, Statistik, Mathematik oder einer vergleichbaren Fachrichtung
34. Mindestens 2 Jahre Berufserfahrung in einer ähnlichen Rolle, idealerweise im Einzelhandel oder einem kundennahen Umfeld
35. Fachkenntnisse: Sehr gute Kenntnisse in SQL oder Python zur Datenextraktion und -manipulation, fundierte Erfahrung mit Business Intelligence Tools (z.B. Tableau, Power BI, Qlik Sense) zur Erstellung interaktiver Dashboards und Reports. Sehr gute MS Excel-Kenntnisse (Pivot-Tabellen, komplexe Formeln, Datenmodellierung)
36. Verständnis für Datenbanksysteme und Datenmodellierung. Erfahrung mit statistischen Methoden und Tools (z.B. Python, R) ist ein Plus
37. Ausgeprägte analytische Fähigkeiten und ein tiefes Verständnis für komplexe Zusammenhänge. Strukturierte und ergebnisorientierte Arbeitsweise mit hoher Genauigkeit. Hohe Zahlenaffinität und Liebe zum Detail
38. Starke Kommunikations- und Präsentationsfähigkeiten, um komplexe Ergebnisse verständlich und überzeugend zu vermitteln
39. Fähigkeit, proaktiv Empfehlungen abzuleiten und Entscheidungen datenbasiert zu untermauern
40. Teamfähigkeit sowie ein hohes Maß an Eigeninitiative und Lernbereitschaft
41. Fließende Deutschkenntnisse in Wort und Schrift, gute Englischkenntnisse
42. Hohe Affinität zum Einzelhandel und Verständnis für dessen spezifische Herausforderungen, Kennzahlen und Prozess
Im Fließtext unserer Stellenanzeigen wird auf die gleichzeitige Verwendung der Sprachformen männlich, weiblich und divers (m/w/d) verzichtet. Sämtliche Personenbezeichnungen gelten daher gleichermaßen für alle Geschlechter.