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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle moderne Nachfrageprognosen und analysiere große Verkaufsdaten für strategische Entscheidungen.
- Arbeitgeber: Führender Sportgroßhändler mit Fokus auf innovative Datenanalysen.
- Mitarbeitervorteile: Attraktive Vergütung, flexible Arbeitszeiten und Entwicklungsmöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft des Merchandise Planning mit datenbasierten Insights und Analysen.
- Gewünschte Qualifikationen: Abgeschlossenes Studium in Data Science oder verwandten Bereichen und Erfahrung als Data Analyst.
- Andere Informationen: Dynamisches Team mit hervorragenden Karrierechancen im Retail-Bereich.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 36000 - 60000 € pro Jahr.
Wir suchen einen Data Analysten, der eine zentrale Rolle im datenbasierten Merchandise Planning eines führenden Sportgroßhändlers übernimmt. Ziel der Position ist es, Einkauf, Category Management und Warensteuerung mit modernen Analytics-Methoden, klaren Insights und präzisen Forecasts aktiv zu steuern, was die Sortimentsgestaltung und Mengenplanung betrifft. Der Fokus der Rolle liegt auf Business Intelligence, Datenanalyse und Warensteuerung.
Deine Aufgaben:
- Analytics / Forecasting & Bestandssteuerung: Du entwickelst moderne Nachfrageprognosen (z. B. Saisonalitäts- und Cluster-Modelle), um den Warenfluss (Supply, Inventory, NOS) proaktiv zu optimieren. Durch Trend- und What-if-Analysen lieferst du die Entscheidungsgrundlage für die strategische Sortiments- und Mengenplanung.
- Du analysierst große Verkaufs-, Bestands- und Bewegungsdaten aus ERP‑, Warenwirtschafts- und Retail‑Systemen.
- BI-Architektur & Insights: Du konzipierst und automatisierst BI-Dashboards sowie KPI-Systeme, die Einkauf und Category Management echte Handlungsempfehlungen statt nur Rohdaten liefern. Du transformierst komplexe Datenmengen in verständliche Insights zur kontinuierlichen Performance-Steuerung.
- Du sicherst die Datenintegrität in den Quellsystemen und baust eine „Single Source of Truth“ für das gesamte Merchandise Planning auf. Du arbeitest eng mit der IT zusammen, um Datenanomalien frühzeitig zu erkennen und Reporting-Prozesse effizient zu skalieren.
Unsere Anforderungen:
- Akademischer Hintergrund: Abgeschlossenes Studium in Data Science, Wirtschaftsinformatik, Statistik, Mathematik, BWL oder vergleichbar.
- Berufserfahrung: Mehrjährige Erfahrung als Data Analyst, BI Analyst oder im Umfeld von Retail-/Wholesale-Analytics.
- Technisches Skillset: Fundierte Kenntnisse in SQL und/oder Python.
- Analytische Stärke: Ausgeprägte Fähigkeiten in quantitativer Analyse und Modellierung.
- Prozessverständnis: Souveränes Verständnis von Retail- und Warenflussprozessen (Bestand, Forecasting, OOS, Wareneingänge, Abverkaufsdynamik).
- Kommunikationsstärke: Fähigkeit, komplexe Daten so aufzubereiten, dass sie zu klaren Handlungsempfehlungen für Fachbereiche führen.
Data Analyst (m/w/d) – Business Intelligence & Merchandise Analytics Arbeitgeber: INTERSPORT Deutschland e.G.
Kontaktperson:
INTERSPORT Deutschland e.G. HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Data Analyst (m/w/d) – Business Intelligence & Merchandise Analytics
✨Netzwerken, Netzwerken, Netzwerken!
Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit Leuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Lass uns nicht vergessen, dass viele Jobs über persönliche Empfehlungen vergeben werden – also sprich mit ehemaligen Kollegen oder Kommilitonen!
✨Sei proaktiv!
Warte nicht darauf, dass die Stellenanzeigen auf dich zukommen. Recherchiere Unternehmen, die dich interessieren, und kontaktiere sie direkt. Zeig Interesse und frage nach möglichen offenen Positionen – das kann den Unterschied machen!
✨Bereite dich auf Interviews vor!
Mach dir Gedanken über typische Fragen, die in einem Interview für einen Data Analysten gestellt werden könnten. Übe deine Antworten und sei bereit, deine analytischen Fähigkeiten anhand von Beispielen zu demonstrieren. Wir wissen, dass du das kannst!
✨Bewirb dich über unsere Website!
Wenn du eine Stelle bei uns im Auge hast, bewirb dich direkt über unsere Website. So stellst du sicher, dass deine Bewerbung schnell und effizient bearbeitet wird. Lass uns gemeinsam an deiner Karriere arbeiten!
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Data Analyst (m/w/d) – Business Intelligence & Merchandise Analytics
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Mach deine Bewerbung persönlich: Zeig uns, wer du bist! Verwende eine freundliche und authentische Sprache in deinem Anschreiben. Erzähl uns, warum du dich für die Position als Data Analyst interessierst und was dich an unserem Unternehmen begeistert.
Betone deine relevanten Erfahrungen: Stell sicher, dass du deine bisherigen Erfahrungen im Bereich Datenanalyse und Business Intelligence klar hervorhebst. Zeig uns, wie du mit SQL oder Python gearbeitet hast und welche konkreten Ergebnisse du erzielt hast.
Verwende klare und präzise Sprache: Achte darauf, dass deine Bewerbung gut strukturiert und leicht verständlich ist. Vermeide Fachjargon, wenn es nicht nötig ist, und konzentriere dich darauf, komplexe Informationen einfach zu erklären.
Bewirb dich über unsere Website: Wir freuen uns, wenn du dich direkt über unsere Website bewirbst! So kannst du sicherstellen, dass deine Bewerbung schnell bei uns ankommt und wir sie direkt bearbeiten können.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei INTERSPORT Deutschland e.G. vorbereitest
✨Verstehe die Rolle und das Unternehmen
Mach dich mit den spezifischen Anforderungen der Position als Data Analyst vertraut. Informiere dich über den Sportgroßhändler, seine Produkte und die aktuellen Trends im Merchandise Planning. So kannst du gezielte Fragen stellen und zeigen, dass du wirklich interessiert bist.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Denke an konkrete Projekte oder Erfahrungen, die deine Fähigkeiten in der Datenanalyse und Business Intelligence demonstrieren. Bereite Beispiele vor, die deine Kenntnisse in SQL, Python und deine analytischen Fähigkeiten unter Beweis stellen. Das hilft dir, deine Eignung für die Rolle zu untermauern.
✨Zeige deine Kommunikationsfähigkeiten
Da die Rolle auch die Aufbereitung komplexer Daten für verschiedene Fachbereiche erfordert, solltest du darauf vorbereitet sein, deine Kommunikationsfähigkeiten zu demonstrieren. Übe, wie du technische Informationen einfach und verständlich erklären kannst, um sicherzustellen, dass deine Insights klar und nachvollziehbar sind.
✨Frage nach den nächsten Schritten
Am Ende des Interviews ist es wichtig, Interesse zu zeigen. Frage nach den nächsten Schritten im Auswahlprozess oder wie die Zusammenarbeit zwischen dem Data Analysten und anderen Abteilungen aussieht. Das zeigt, dass du proaktiv bist und an einer langfristigen Zusammenarbeit interessiert bist.