Für unsere Abteilung ABS in der Direktion Mitglieder- und Repertoire-Management am Standort Berlin oder München suchen wir zum nächstmöglichen Zeitpunkt eine/einen Data Analyst (m/w/d) Data Engineer in Vollzeit (40 Stunden/Woche).
Du liebst Musik? Dann hilf mit, sie zu schützen!
Als Data Analyst (m/w/d) übernehmen Sie eine proaktive Rolle in der Identifikation, (explorative) Auswertung und Analyse komplexer Zusammenhänge im Coypright von musikalischen Urheberrechten sowie die Ableitung von Handlungsempfehlungen. Zu Ihren weiteren Aufgaben gehören die Entwicklung von Datenprodukten, Reports und KPIs und die stetige Verbesserung der Datenmodelle und des Datenkatalogs für den Mitglieder- und Repertoirebereich.
Hier spielt die Musik – Dein Einsatzgebiet:
1. Du bist Ansprechpartner für die Datenextraktion, Aufbereitung, (explorative) Auswertung, Analyse und Visualisierung komplexer Zusammenhänge im Repertoire von musikalischen Werken, Sound Recordings und Audiovisuellen Produkten
2. Mit deinen kreativen Ideen gestaltest du nachhaltige, zielgruppengerechte Datenprodukte in der Cloud (mit Cutting-Edge Technologien wie z.B. Sparks/Databricks, Big Query, Tableau) und treibst die Digitalisierung über den gesamten Informationslebenszyklus voran
3. Du erstellst Datenauswertungen, -bereitstellungen, Reports und KPI´s und gestaltest datengetriebene Entscheidungsvorlagen und aussagekräftige Dashboards für das operative Tagesgeschäft und das Management
4. Du arbeitest proaktiv an der stetigen Weiterentwicklung der Datenmodelle sowie des Datenkatalogs und unterstützt die Data Owner mit Lösungen, die Datenqualität zu überwachen, verbessern und Qualitätsdefizite zu identifizieren
5. Du vermittelst Anforderungen vom Fachbereich an die IT und stimmst diese präzise auf Ebene von Daten- und Prozessstrukturen ab
Stimmig – Deine Qualifikationen:
6. Erfolgreich abgeschlossenes Studium der (Wirtschafts-)Informatik, Statistik, Mathematik oder Wirtschaftswissenschaften bzw. ähnliche oder gleichwertige Ausbildung
7. Nachweisliche Erfahrungen in Business Intelligence, Data-/Reporting, wie auch statistische Methoden, insbesondere in der Datenanalyse (z.B. Clustering, Modelling, Reporting, …)
8. Fundierte Kenntnisse in Mathematik und Statistik
9. Tiefgreifende Erfahrung und Kenntnisse in SQL und Python sind erforderlich
10. Ausgeprägte analytische, strukturierte, pragmatische, ziel- und lösungsorientierte Denkweise, sowie eigenständige und interdisziplinäre Arbeitsweise
11. Erfahrungen mit Datenkatalog, Data Mining Tools, Databricks/Sparx sowie Datenextraktion aus diversen Datenbanken sind von Vorteil
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