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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Analysiere Daten und entwickle KPIs für bessere Geschäftsentscheidungen.
- Arbeitgeber: Franke, ein führender Anbieter im Bereich Küchen- und Kaffeesysteme.
- Mitarbeitervorteile: Flexible Arbeitszeiten, 5 Wochen Urlaub, kostenlose Getränke und Parkplätze.
- Warum dieser Job: Werde Teil eines innovativen Teams und forme die Zukunft der Datenanalyse.
- Gewünschte Qualifikationen: Erfahrung in Datenanalyse, Power BI und gute Kommunikationsfähigkeiten.
- Andere Informationen: Dynamisches Arbeitsumfeld mit vielen Entwicklungsmöglichkeiten.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 45000 - 65000 € pro Jahr.
Wir, die Franke-Unternehmen mit ihren drei Divisionen, sind ein weltweit führender Anbieter von Produkten und Dienstleistungen für private Küchen, professionelle Gastronomiesysteme und den Convenience-Store-Sektor sowie für die professionelle Kaffeezubereitung. Mit rund 60 Unternehmen sind wir auf fünf Kontinenten zu Hause. Über 8.000 Mitarbeiter nehmen ständig neue Perspektiven ein, um Chancen zu identifizieren und diese in inspirierende, innovative Lösungen für die Anforderungen von morgen umzuwandeln.
Die Franke Coffee Systems Division ist ein führender globaler Anbieter von hochmodernen Lösungen für die professionelle Kaffeezubereitung. Gemeinsam mit unseren Handelspartnern setzen wir uns dafür ein, eine erstklassige Tassenqualität, Konsistenz und Getränkevielfalt zu bieten sowie durch ständige Innovation ein herausragendes Kundenerlebnis zu gewährleisten.
Als Business Intelligence & Data Analytics Specialist spielen Sie eine Schlüsselrolle dabei, Daten aus unserem vernetzten Kaffeeautomaten-Ökosystem in umsetzbare Geschäftseinblicke umzuwandeln, um bessere Entscheidungen in den Bereichen Produkt, Service und kommerzielle Funktionen zu ermöglichen. Die Rolle konzentriert sich hauptsächlich auf Analytik und Geschäftseinblicke, mit enger Zusammenarbeit mit der Datenengineering-Abteilung und selektiver Beteiligung an fortgeschrittenen Analytik-Themen. Sie tragen direkt dazu bei, unsere Datenreife zu erhöhen und datengestützte Entscheidungsfindung in der gesamten Organisation zu skalieren.
Ihre Verantwortlichkeiten
- Analytik & Geschäftsauswirkungen: Daten analysieren, um umsetzbare Einblicke in Bereiche wie Produktnutzung, Flottenleistung und Servicequalität zu generieren; KPI-Dashboards und Berichte (z.B. Power BI) entwickeln und pflegen; Trends, Anomalien und Verbesserungspotenziale identifizieren.
- Datenbasis & Zusammenarbeit: Sicherstellen, dass Daten zuverlässig, konsistent und für die Analyse geeignet sind; Unterstützung von Datenqualitätsregeln und Verbesserung der Datenstrukturen und -nutzbarkeit; Zusammenarbeit mit der Datenengineering-Abteilung bezüglich Datenverfügbarkeit und Pipeline-Anforderungen.
- Plattformentwicklung & Ermöglichung: Zu skalierbaren Analysefähigkeiten innerhalb unserer Organisation beitragen (z.B. Self-Service-Analytik); Statistische Methoden anwenden, um Einblicke zu vertiefen und fortgeschrittene Analytik-Anwendungsfälle zu unterstützen; Geschäftsbedürfnisse in Datenlösungen übersetzen und Einblicke klar und geschäftsrelevant kommunizieren.
Ihr Skillset
- Technische & analytische Fähigkeiten: Abschluss in Data Science, Business Analytics, Informatik oder ähnlichem; Starke Erfahrung (4+ Jahre) in Datenanalyse und -visualisierung (z.B. Power BI); Solide Kenntnisse in Databricks, Azure Cloud Services, Apache Spark, GIT, SQL, DAX und/oder ähnlichem sowie Verständnis von Datenmodellierung und -verarbeitung; Solides Wissen über Statistik und ML-Modelle; Fähigkeit, wirkungsvolle, benutzerorientierte Berichte und Visualisierungen zu erstellen.
- Geschäftliche & methodische Fähigkeiten: Starkes Geschäftsverständnis und problemlösende Denkweise; Erfahrung in der Übersetzung von Geschäftsbedürfnissen in datengestützte Einblicke; Strukturierte und analytische Arbeitsweise; Vertrautheit mit agilen Umgebungen.
- Zusammenarbeit & persönliche Kompetenzen: Starke Kommunikations-, Stakeholder-Management- und Präsentationsfähigkeiten; Starke analytische und strukturierte Denkweise mit guten Planungs- und Organisationsfähigkeiten; Neugierig, pragmatisch und selbstmotiviert; Gute Deutsch- und Englischkenntnisse (schriftlich und mündlich).
Was wir bieten
- 40-Stunden-Woche
- Einfacher Zugang vom Bahnhof und Autobahn
- Kostenlose Parkplätze
- Mindestens 5 Wochen Urlaub
- Mitarbeiterrestaurant
- Kostenlose Kaffeespezialitäten von Espresso bis Latte Macchiato
- Eine Welt voller Möglichkeiten für unsere Mitarbeiter, und vielleicht auch für Sie?
Wir bieten eine gründliche Einarbeitung sowie eine Vielzahl von Aufgaben mit einem hohen Maß an Eigenverantwortung in einem innovativen Unternehmen. Danijel Zeravica, HR-Manager, freut sich auf den ersten Kontakt mit Ihnen. Bitte bewerben Sie sich über den "Bewerben"-Button unten. Vielen Dank.
Business Intelligence & Data Analytics Specialist 100% - Hybrid Arbeitgeber: Franke Group
Kontaktperson:
Franke Group HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Business Intelligence & Data Analytics Specialist 100% - Hybrid
✨Tipp Nummer 1
Nutze dein Netzwerk! Sprich mit Freunden, ehemaligen Kollegen oder Kommilitonen über die Stelle. Oftmals erfährt man durch persönliche Kontakte von offenen Positionen, die nicht öffentlich ausgeschrieben sind.
✨Tipp Nummer 2
Bereite dich auf das Vorstellungsgespräch vor! Informiere dich über Franke und deren Produkte. Überlege dir, wie deine Fähigkeiten im Bereich Business Intelligence und Datenanalyse dem Unternehmen helfen können, ihre Ziele zu erreichen.
✨Tipp Nummer 3
Sei proaktiv! Wenn du eine interessante Stelle siehst, zögere nicht, dich direkt über unsere Website zu bewerben. Zeige dein Interesse und deine Motivation, Teil des Teams zu werden.
✨Tipp Nummer 4
Präsentiere deine Erfolge! Bereite Beispiele aus deiner bisherigen Arbeit vor, die zeigen, wie du Datenanalysen genutzt hast, um geschäftliche Entscheidungen zu treffen. Das wird dir helfen, dich von anderen Bewerbern abzuheben.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Business Intelligence & Data Analytics Specialist 100% - Hybrid
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Sei du selbst!: Wenn du deine Bewerbung schreibst, sei authentisch und zeige deine Persönlichkeit. Wir wollen wissen, wer du bist und was dich motiviert, Teil von Franke zu werden.
Pass auf die Details auf!: Achte darauf, dass deine Bewerbung fehlerfrei ist. Rechtschreibfehler oder unklare Formulierungen können einen schlechten Eindruck hinterlassen. Lass jemanden drüberlesen, bevor du sie abschickst!
Zeig deine Skills!: Nutze die Gelegenheit, um deine technischen und analytischen Fähigkeiten hervorzuheben. Erkläre, wie du mit Tools wie Power BI gearbeitet hast und welche Erfolge du damit erzielt hast. Das macht dich für uns interessant!
Bewirb dich über unsere Website!: Wir empfehlen dir, dich direkt über unsere Website zu bewerben. So stellst du sicher, dass deine Bewerbung schnell und unkompliziert bei uns ankommt. Wir freuen uns auf deine Unterlagen!
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Franke Group vorbereitest
✨Verstehe die Rolle
Mach dich mit den spezifischen Anforderungen der Position als Business Intelligence & Data Analytics Specialist vertraut. Überlege dir, wie deine bisherigen Erfahrungen und Fähigkeiten in die Aufgaben passen, die du bei Franke übernehmen würdest.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Denke an konkrete Projekte oder Situationen, in denen du Datenanalysen durchgeführt hast. Sei bereit, diese Beispiele zu teilen und zu erklären, wie sie zu positiven Ergebnissen geführt haben. Das zeigt, dass du nicht nur theoretisches Wissen hast, sondern auch praktische Erfahrung.
✨Kenntnisse in Tools demonstrieren
Stelle sicher, dass du mit den relevanten Tools wie Power BI, SQL und Databricks vertraut bist. Bereite dich darauf vor, Fragen zu diesen Technologien zu beantworten und vielleicht sogar eine kleine Demo deiner Fähigkeiten zu geben, wenn es die Gelegenheit erlaubt.
✨Fragen stellen
Bereite einige Fragen vor, die du dem Interviewer stellen kannst. Das zeigt dein Interesse an der Position und hilft dir, mehr über die Unternehmenskultur und die Erwartungen an die Rolle zu erfahren. Fragen zur Teamdynamik oder zu aktuellen Projekten sind immer gut!