Job Description
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.
Bitte vergewissern Sie sich, dass Sie über das richtige Maß an Erfahrung und Qualifikationen verfügen, indem Sie den vollständigen Überblick über diese Stelle unten lesen.
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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