Data scientist (m/w/d)

<div><h2></h2><p><span>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 Datenqualit&auml;t zu st&auml;rken.<br></span><span>Deine Benefits:<br></span><span>✓ Hybrides Arbeiten im 60/40‑Modell<br></span><span>✓ Flexible und eigenverantwortliche Arbeitszeitgestaltung<br></span><span>✓ Individuelle Weiterbildungen &amp; ma&szlig;geschneiderte F&ouml;rderprogramme<br></span><span>✓ Flache Hierarchien &amp; kurze Entscheidungswege<br></span><span>✓ Modernes IT‑Set‑up (SAS VIYA, Power BI, Cloud-Tools)<br></span><span>✓ JobRad, kostenfreie Parkpl&auml;tze, bezuschusstes Mittagessen<br></span><span>✓ Betriebliches Gesundheitsmanagement &amp; Unterst&uuml;tzung bei Altersvorsorge<br></span><span>✓ Teil eines gro&szlig;en internationalen Netzwerks mit &uuml;ber 3.000 Sportfachgesch&auml;ften<br></span></p></div><div><h2>Deine Hauptaufgaben</h2><ul><li>✓ Weiterentwicklung und Betrieb von Analysesystemen, insbesondere SAS VIYA</li><li>✓ Aufbau und Pflege von Frameworks f&uuml;r ETL/ELT, Reporting und Datenqualit&auml;t</li><li>✓ Analyse komplexer Datenbest&auml;nde zur Identifikation von Trends &amp; Wachstumspotenzial</li><li>✓ Erstellung interaktiver Dashboards (SAS, Power BI, Power Query)</li><li>✓ Sicherstellung der Datenqualit&auml;t durch Pr&uuml;f- und Bereinigungsprozesse</li><li>✓ Definition &amp; Implementierung von Systemen zur Datenerfassung und -integration</li><li>✓ Mitarbeit bei der Weiterentwicklung internationaler POS-Datenprozesse</li><li>✓ Zusammenarbeit mit Category Management, Projektmanagement &amp; internationalen Stakeholdern</li><li>✓ Einhaltung von Data‑Governance, Datenschutz &amp; Compliance-Richtlinien</li></ul></div><div><h2>Dein Profil</h2><p><span>✓ Abgeschlossenes Studium (Wirtschaftsinformatik, Informatik, Statistik, Mathematik o.&Auml;.)<br></span><span>✓ 3&ndash;5 Jahre Berufserfahrung als Data Analyst, idealerweise im Sport‑ oder Retail‑Umfeld<br></span><span>✓ Sehr gute Kenntnisse in SAS, SQL, Datenmodellierung (Star Schema / Data Vault)<br></span><span>✓ Erfahrung mit Power BI, SAS VIYA, Power Query<br></span><span>✓ Kenntnisse von Datenformaten (CSV, JSON, XML, EDI/EDIFACT)<br></span><span>✓ Grundlagen in Machine Learning (SAS/SPSS oder Python)<br></span><span>✓ Erfahrung mit ETL‑Frameworks (z. B. Azure Data Factory)<br></span><span>✓ Kenntnisse zu Retail‑KPIs (Sell‑through, GMROI etc.)<br></span><span>✓ Gute Englischkenntnisse; Franz&ouml;sisch w&uuml;nschenswert<br></span><span>✓ Verst&auml;ndnis von Datenschutz (DSGVO) und Data‑Governance<br></span><span><br></span><span>Wir konnten Dein Interesse wecken? Bewirb Dich jetzt! Bitte verwende ausschlie&szlig;lich den Button &bdquo;Ich bin interessiert&ldquo;.<br></span></p></div>