Inserat online seit: Veröffentlicht vor 8 Std.
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.
Alle potenziellen Bewerber sollten die folgenden Angaben zu dieser Stelle sorgfältig lesen, bevor sie sich bewerben.
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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