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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Analysiere Daten und entwickle KPIs für bessere Geschäftsentscheidungen.
- Arbeitgeber: Franke Coffee Systems, ein führender Anbieter im Bereich professionelle Kaffeezubereitung.
- Mitarbeitervorteile: 40-Stunden-Woche, 5 Wochen Urlaub, kostenlose Parkplätze und Mitarbeiterrestaurant.
- Andere Informationen: Flexible Arbeitsweise in einem dynamischen, agilen Umfeld.
- Warum dieser Job: Werde Teil eines innovativen Teams und forme die Zukunft der Kaffeeindustrie mit Daten.
- Gewünschte Qualifikationen: Abschluss in Data Science oder ähnlichem und 4+ Jahre Erfahrung in Datenanalyse.
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 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 Getränkesortenvielfalt zu bieten sowie durch ständige Innovation ein herausragendes Kundenerlebnis zu gewährleisten.
Schließen Sie sich der Franke Coffee Systems AG als Business Intelligence & Data Analytics Specialist an und spielen Sie eine Schlüsselrolle dabei, Daten aus unserem vernetzten Kaffeemaschinen-Ökosystem in umsetzbare Geschäftseinblicke umzuwandeln, um bessere Entscheidungen in den Bereichen Produkt, Service und Vertrieb 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 werden direkt dazu beitragen, unsere Datenreife zu erhöhen und datengestützte Entscheidungsfindung in der gesamten Organisation zu skalieren.
Ihre Verantwortlichkeiten
- Analysieren von Daten zur Generierung umsetzbarer Einblicke in Bereiche wie Produktnutzung, Flottenleistung und Servicequalität
- Entwicklung und Pflege von KPI-Dashboards und Berichten (z.B. Power BI)
- Identifizierung von Trends, Anomalien und Verbesserungspotenzialen
- Sicherstellen, dass Daten zuverlässig, konsistent und analysierbar sind
- Unterstützung von Datenqualitätsregeln und Verbesserung von Datenstrukturen und -nutzbarkeit
- Zusammenarbeit mit der Datenengineering-Abteilung hinsichtlich Datenverfügbarkeit und Pipeline-Anforderungen
- Beitrag zu skalierbaren Analysefähigkeiten innerhalb unserer Organisation (z.B. Self-Service-Analytik)
- Anwendung statistischer Methoden zur Vertiefung von Einblicken und Unterstützung relevanter Anwendungsfälle der fortgeschrittenen Analytik
- Übersetzung von Geschäftsbedürfnissen in Datenlösungen und klare Kommunikation von Einblicken in einer geschäftsrelevanten Weise
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, Python, 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
Wirtschaftliche & methodische Fähigkeiten
- Starkes Geschäftsverständnis und problemlösende Denkweise
- Erfahrung in der Übersetzung von Geschäftsbedürfnissen in datengestützte Einblicke
- Strukturierte und analytische Arbeitsweise
- Vertrautheit mit agilen Umgebungen
- Starke Kommunikations-, Stakeholder-Management- und Präsentationsfähigkeiten
- Starkes analytisches und strukturiertes Denken 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 Kaffeegetränke 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.
Business Intelligence & Data Analytics Specialist (f/m) 100% - Hybrid Arbeitgeber: Franke LLC
Kontaktperson:
Franke LLC HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Business Intelligence & Data Analytics Specialist (f/m) 100% - Hybrid
✨Tipp Nummer 1
Nutze dein Netzwerk! Sprich mit Leuten, die in der Branche arbeiten oder bei Franke sind. Oft gibt es ungeschriebene Stellen oder Empfehlungen, die dir einen Vorteil verschaffen können.
✨Tipp Nummer 2
Bereite dich auf das Vorstellungsgespräch vor! Informiere dich über die neuesten Trends in der Datenanalyse und über Frankes Produkte. Zeige, dass du nicht nur die Anforderungen erfüllst, sondern auch ein echtes Interesse an der Firma hast.
✨Tipp Nummer 3
Sei bereit, deine analytischen Fähigkeiten zu demonstrieren! Vielleicht wirst du gebeten, ein Beispielprojekt oder eine Fallstudie zu präsentieren. Bereite etwas vor, das deine Fähigkeiten in Power BI oder anderen Tools zeigt.
✨Tipp Nummer 4
Bewirb dich direkt über unsere Website! Das zeigt dein Interesse und du kannst sicherstellen, dass deine Bewerbung die richtige Aufmerksamkeit bekommt. Außerdem hast du die Möglichkeit, dich über aktuelle Stellenangebote zu informieren.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Business Intelligence & Data Analytics Specialist (f/m) 100% - Hybrid
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Sei du selbst!: Wenn du deine Bewerbung schreibst, sei authentisch und zeig uns, wer du wirklich bist. Wir suchen nach Menschen, die nicht nur die richtigen Fähigkeiten haben, sondern auch gut ins Team passen.
Mach es klar und prägnant: Halte deine Bewerbung übersichtlich und auf den Punkt. Verwende klare Sprache und vermeide unnötigen Jargon. So können wir schnell erkennen, was du zu bieten hast!
Betone deine Erfahrungen: Erzähle uns von deinen bisherigen Erfahrungen im Bereich Datenanalyse und Business Intelligence. Zeige uns, wie du mit Daten gearbeitet hast und welche Tools du beherrschst – das ist für uns super wichtig!
Bewirb dich über unsere Website: Wir empfehlen dir, deine Bewerbung direkt über unsere Website einzureichen. So stellst du sicher, dass sie schnell bei uns ankommt und wir sie direkt bearbeiten können!
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Franke LLC 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 den Bereichen Datenanalyse und Visualisierung direkt auf die Aufgaben bei Franke angewendet werden können.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Denke an konkrete Projekte oder Situationen, in denen du Datenanalysen durchgeführt hast, um geschäftliche Entscheidungen zu unterstützen. Sei bereit, diese Beispiele während des Interviews zu teilen und zu erklären, wie du Herausforderungen gemeistert hast.
✨Kenntnisse in Tools demonstrieren
Stelle sicher, dass du mit den relevanten Tools wie Power BI, SQL und Python vertraut bist. Bereite dich darauf vor, Fragen zu diesen Technologien zu beantworten und vielleicht sogar eine kurze Demonstration deiner Fähigkeiten zu geben, wenn es die Gelegenheit erlaubt.
✨Fragen stellen
Bereite einige durchdachte 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 Zusammenarbeit mit dem Data Engineering-Team könnten besonders relevant sein.