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.
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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