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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