Auf einen Blick
- Aufgaben: Analysiere SAP-Stammdaten und identifiziere Verbesserungsmöglichkeiten.
- Unternehmen: Clariant, ein innovatives Unternehmen für Spezialchemikalien mit Fokus auf Nachhaltigkeit.
- Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, berufliche Entwicklung und ein kollaboratives Arbeitsumfeld.
- Weitere Informationen: Vielfältige Perspektiven und Möglichkeiten zur persönlichen Weiterentwicklung.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft durch datengetriebene Transformation und arbeite an spannenden Projekten.
- Qualifikationen: Erfahrung in der Datenanalyse und Kenntnisse in SAP-Stammdaten erforderlich.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 49500 - 60500 € pro Jahr.
Clariant ist ein fokussiertes, nachhaltiges und innovatives Spezialchemieunternehmen. Wir verbinden unsere Kunden mit wertschöpfenden und nachhaltigen Lösungen für Produkte, die in unzähligen alltäglichen Anwendungen verwendet werden. Unsere Lösungen tragen zu den Nachhaltigkeitszielen unserer Kunden bei, während wir unsere eigenen priorisieren. Wir sind bestrebt, durch Innovation und Nachhaltigkeit Wert für unsere Kunden, Stakeholder und die Umwelt zu schaffen.
Als Senior Data Analyst, Master Data analysieren Sie SAP-Stammdaten über Werke und Regionen hinweg, um Lücken, Qualitätsprobleme und konkrete Verbesserungen zu identifizieren. Sie arbeiten mit Datenverantwortlichen in der Lieferkette und anderen Funktionen zusammen, die Richtung und Prioritäten festlegen, während Sie die analytische Tiefe einbringen: Profilierung großer SAP-Extrakte, Vergleich von Stammdaten mit der transaktionalen Realität, Verfolgung von Ursachen und Aufbau von Prüfungen, die die Daten im Laufe der Zeit korrekt halten.
Die Rolle eignet sich für jemanden mit einer Leidenschaft für Daten: Sie bemerken Muster, die andere übersehen, hinterfragen Werte, die nicht übereinstimmen, und graben weiter, bis Sie verstehen, warum.
Verantwortlichkeiten:
- Analyse von SAP-Stammdaten über MM, PP, FI, CO und SD zur Identifizierung von Inkonsistenzen, Lücken und unplausiblen Werten, unter Verwendung sowohl von SAP-Extrakten als auch von Transaktionsdaten als Beweis dafür, wie die Daten sein sollten.
- Profilierung der Stammdatenqualität über Werke, Regionen und Materialpopulationen; Festlegung von Baselines und Quantifizierung der betrieblichen Auswirkungen von Datenproblemen auf Planung, Inventar, Kosten und Service.
- Untersuchung der Ursachen wiederkehrender Datenprobleme, Unterscheidung zwischen legitimer lokaler Variation und unkontrolliertem Drift sowie Vorschlag konkreter Feldregeln und Wertebereiche zur Überprüfung und Genehmigung durch die Datenverantwortlichen.
- Aufbau wiederholbarer Analysen und Qualitätsprüfungen außerhalb von SAP (Python, SQL oder Ähnliches), sodass die Datenüberwachung systematisch wird und nicht nur eine einmalige Übung ist.
- Unterstützung beim Design und der kontinuierlichen Weiterentwicklung von Dashboards zur Stammdatenqualität und Monitoring, Übersetzung vereinbarter Standards in messbare Prüfungen und klare Berichterstattung.
- Beitrag zur Harmonisierung und Standardisierung von Stammdaten für hochwirksame Materialpopulationen, Bereitstellung der analytischen Basis für Zielvorgaben und Validierung der Ergebnisse nach der Implementierung.
- Direkte Zusammenarbeit mit Produktionsplanern, Einkäufern und Finanzbeteiligten, um Ergebnisse mit der operativen Realität zu testen und sicherzustellen, dass Empfehlungen praktikabel sind, sowie Unterstützung der zentralen MDM-Funktionen mit klaren, evidenzbasierten Anforderungen.
Anforderungen:
- Abschluss in Wirtschaftsinformatik, Statistik, Datenwissenschaft, Wirtschaftsingenieurwesen, Lieferkette, Informationssystemen oder einem verwandten quantitativen Bereich oder gleichwertige praktische Erfahrung in einer quantitativen oder datenzentrierten Rolle.
- Über 5 Jahre Erfahrung in der Datenanalyse mit starkem Fokus auf Stammdaten, idealerweise in der Chemie-, Pharma- oder anderen Prozessindustrien.
- Praktische Erfahrung in der Analyse von SAP-Stammdaten (MM/PP mindestens) mit einem funktionierenden Verständnis dafür, wie wichtige Felder und Wertebereiche Planung, Beschaffung, Produktion und Kosten beeinflussen.
- Starkes analytisches Toolkit über Excel hinaus: Python (pandas), SQL oder Ähnliches zur Profilierung, zum Zusammenführen und Vergleichen großer Datenextrakte sowie zum Aufbau wiederholbarer Analysen.
- Nachgewiesene Neugier und Hartnäckigkeit in der Datenarbeit: eine Erfolgsbilanz beim Erkennen von Anomalien, die andere übersehen haben, Verfolgen von Ursachen und Umsetzen von Erkenntnissen in Empfehlungen, die umgesetzt wurden.
- Klare Kommunikation, die analytische Ergebnisse in operativen Begriffen erklären kann, nicht in statistischen.
Unser Angebot:
- Die Möglichkeit, einen signifikanten Einfluss durch datengestützte Transformation zu nehmen.
- Ein kollaboratives Arbeitsumfeld mit funktionsübergreifenden Teams.
- Berufliche Entwicklungsmöglichkeiten in einem globalen Spezialchemieunternehmen.
- Wettbewerbsfähiges Vergütungs- und Leistungspaket.
Clariant ist ein in der Schweiz ansässiges globales Spezialchemieunternehmen, das sich auf drei Geschäftsbereiche konzentriert: Care Chemicals, Catalysts und Adsorbents & Additives. Unser Zweck als Unternehmen spiegelt sich in unserem Slogan "Greater chemistry - between people and planet" wider, der die Prinzipien der Kunden-, Innovations- und Menschenorientierung sowie den Fokus auf die Schaffung von Lösungen zur Förderung der Nachhaltigkeit in verschiedenen Branchen durch das Angebot hochwertiger und leistungsstarker chemischer Spezialitäten berücksichtigt.
Bei Clariant glauben wir, dass Vielfalt, Chancengleichheit und Inklusion entscheidend für unseren Erfolg sind. Wir streben danach, einen Arbeitsplatz zu kultivieren, an dem sich alle Mitarbeiter willkommen, respektiert, unterstützt und geschätzt fühlen. Unsere vielfältige Belegschaft ermöglicht es uns, auf eine Fülle von Perspektiven, Erfahrungen und Fähigkeiten zurückzugreifen, die Innovationen vorantreiben. Wir setzen uns dafür ein, Chancengleichheit für berufliches Wachstum und Aufstieg auf allen Ebenen der Organisation zu gewährleisten, basierend auf objektiven Kriterien und unabhängig von Geschlecht, Geschlechtsidentität, Rasse, Ethnie, Religion, geschütztem Veteranenstatus, Alter, Behinderung, sexueller Orientierung oder anderen Aspekten der Vielfalt gemäß den geltenden Gesetzen.
Indem wir talentierte Personen mit unterschiedlichen Hintergründen und Sichtweisen zusammenbringen, gewinnen wir die Agilität, um den sich entwickelnden Bedürfnissen unserer globalen Kunden und Gemeinschaften gerecht zu werden. Treten Sie unserem Team bei, um unsere Mission voranzutreiben, eine Kultur des Zugehörigkeitsgefühls zu fördern, in der jeder gedeihen kann.
Senior Data Analyst, Master Data (m/f/d) in München Arbeitgeber: Clariant SE
Clariant ist ein hervorragender Arbeitgeber, der innovative digitale Produkte entwickelt, die die Betriebsabläufe von Industriekunden weltweit transformieren. Mit einem modernen Büro in München bietet das Unternehmen eine dynamische Arbeitsumgebung, in der Kundenorientierung, Agilität und Nachhaltigkeit im Mittelpunkt stehen. Mitarbeiter profitieren von einem strukturierten Entwicklungsmodell, das kontinuierliches Lernen und Karrierefortschritt fördert, sowie von einem attraktiven Gesamtvergütungspaket, das auf Expertise und Beitrag ausgerichtet ist.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Senior Data Analyst, Master Data (m/f/d) in München erhalten könntest
✨Wende dich an die richtigen Communities
Schau dir Online-Communities und Foren an, die sich um Data Science drehen, wie Kaggle oder GitHub. Engagiere dich dort aktiv, teile deine Projekte und lerne von anderen – das wird dir helfen, nicht nur einen Fuß in die Tür zu bekommen, sondern auch wertvolle Kontakte zu knüpfen.
✨Präsentiere deine Daten-Projekte
Baue ein Portfolio auf, das deine besten Projekte zeigt. Nutze Plattformen wie GitHub oder eine persönliche Webseite, um deine Arbeiten zu veröffentlichen. Arbeitgeber im Data Science-Bereich schauen oft direkt auf praktische Erfahrungen, also zeig, was du drauf hast!
✨Nimm an Meetups und Hackathons teil
Besuche lokale Data Science-Meetups oder nehme an Hackathons teil. Diese Veranstaltungen sind nicht nur super, um dein Wissen zu erweitern, sondern auch Gold wert für Networking. Du lernst Fachkollegen kennen und kannst auf Lockere Art und Weise Eventualjobs ergattern.
✨Direkte Bewerbungen über unsere Seite
Vergiss nicht, direkt auf unserer Website nach Stellenangeboten bei Clariant SE zu schauen. Hier kannst du dich auf offene Datenwissenschaftsstellen bewerben und zeigst damit direktes Interesse, das viele Arbeitgeber schätzen!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Senior Data Analyst, Master Data (m/f/d) in München mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Lass deine Daten sprechen!:In einem Bereich wie Data Science ist es entscheidend, dass du deine praktischen Fähigkeiten präsentierst. Wenn du an Projekten gearbeitet hast, die deine Analysefähigkeiten oder dein Wissen über Machine Learning demonstrieren, teile sie in deinem Lebenslauf oder füge einen Link zu deinem GitHub-Portfolio bei. Die Daten, die du analysiert hast, und die Tools, die du verwendest, sollten klar hervorgehoben werden.
Ergebnisse quantifizieren!:Unterstütze deine Erfahrung mit quantifizierbaren Ergebnissen. Zeige, wie du durch deine Analysen oder Modelle zur Entscheidungsfindung beigetragen hast oder wie deine Berechnungen den Rohdaten neue Erkenntnisse entlockt haben. Arbeitgeber in der Data Science sind oft an konkreten Verbesserungen und Effizienzsteigerungen interessiert!
Erläutere deine Lernbereitschaft!:Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, zeige in deinem Anschreiben, dass du bereit bist, zu lernen und dich weiterzuentwickeln. Sprich über deine Neugier für neue Technologien oder Methoden im Data Science Bereich. Vielleicht hast du auch Kurse besucht oder Zertifikate erworben, die deine Begeisterung zeigen!
Die richtige technische Sprache!:Achte darauf, dass deine Bewerbung alle relevanten technischen Begriffe enthält, die in der Data Science gebräuchlich sind. Nenne spezifische Programmier- und Analysetools wie Python, R oder SQL, die du beherrschst. Dies macht es für die Rekrutierer einfacher, schnell zu erkennen, dass du für die Rolle als Senior Data Analyst, Master Data (m/f/d) bei Clariant SE gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Clariant SE vorbereitet
✨Bereite deine technischen Skills vor
In einem Vorstellungsgespräch für eine Data-Science-Position wird oft dein Wissen über Tools wie Python, R oder SQL getestet. Mach dich mit gängigen Algorithmen und deren Einsatzmöglichkeiten vertraut, denn technische Fragen können schnell kommen. Lass uns sicherstellen, dass du in diesen Bereichen glänzt!
✨Verschaffe dir einen Überblick über Projekte
Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, ist es wichtig, dass du konkrete Erfahrungen und Projekte vorweisen kannst. Wenn du bereits an Data-Science-Projekten gearbeitet hast, sei bereit, diese in der Tiefe zu erläutern und zu diskutieren, wie du die Probleme gelöst hast. Dein Portfolio kann hier einen echten Unterschied machen!
✨Vorbereitung auf case studies
In Data-Science-Interviews sind case studies und praktische Probleme häufig Teil des Gesprächs. Übe, wie du strukturiert und logisch an solche Aufgaben herangehst. Arbeitgeber möchten sehen, wie du Daten analysierst und Lösungen entwickelst – bring also deine analytischen Fähigkeiten mit!
✨Zeige deine Leidenschaft für Daten
Mehr denn je geht es bei einer Vollzeitstelle darum, dass du nicht nur die Skills hast, sondern auch wirklich für das Feld brennst. Teile Anekdoten oder Erfahrungen, die zeigen, wie du zur Datenwissenschaft gekommen bist und was dich fasziniert. Diese Begeisterung kann für Clariant SE entscheidend sein!