Job Description

Sie möchten sich bewerben Vergewissern Sie sich, dass Ihr Lebenslauf auf dem neuesten Stand ist, und lesen Sie dann die folgenden Stellenbeschreibungen sorgfältig durch, bevor Sie sich bewerben.

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 SportfachgeschäftenDeine 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-RichtlinienDein 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‑GovernanceWir konnten Dein Interesse wecken?

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