Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle moderne Nachfrageprognosen und optimiere den Warenfluss mit Datenanalysen.
- Unternehmen: Führender Sportgroßhändler mit Fokus auf innovative Merchandise-Planung.
- Vorteile: Attraktive Vergütung, flexible Arbeitszeiten und Entwicklungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Dynamisches Team mit großartigen Karrierechancen im Bereich Business Intelligence.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft des Einzelhandels mit datenbasierten Entscheidungen und Insights.
- Qualifikationen: Studium in Data Science oder verwandten Bereichen und Erfahrung als Data Analyst.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 36000 - 60000 € pro Jahr.
Worum es geht: 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.
- Data Foundation: 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 eG
INTERSPORT Siebzehnrübl bietet dir die Möglichkeit, in einem sportbegeisterten Team zu arbeiten, das flache Hierarchien und eine offene, kommunikative Arbeitsatmosphäre pflegt. Du profitierst von flexiblen Arbeitszeiten, umfangreichen Schulungs- und Weiterbildungsmöglichkeiten sowie attraktiven Mitarbeiterrabatten auf unser Sortiment, was deinen Arbeitsplatz nicht nur sicher, sondern auch abwechslungsreich und motivierend macht.
Kontaktdaten:
INTERSPORT Deutschland eG Recruiting-Team
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Data Analyst (m/w/d) - Business Intelligence & Merchandise Analytics erhalten könntest
✨Tipp Nummer 1
Netzwerken ist der Schlüssel! Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit Fachleuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Lass uns gemeinsam nach Möglichkeiten suchen, um deine Kontakte zu erweitern und vielleicht sogar einen Insider-Tipp für die Stelle zu bekommen.
✨Tipp Nummer 2
Bereite dich auf Vorstellungsgespräche vor, indem du häufige Fragen zu Datenanalyse und Business Intelligence übst. Wir können dir helfen, typische Szenarien durchzugehen, damit du selbstbewusst und gut vorbereitet auftrittst.
✨Tipp Nummer 3
Zeige deine Fähigkeiten! Erstelle ein Portfolio mit Projekten, die deine analytischen Fähigkeiten demonstrieren. Lass uns zusammenarbeiten, um sicherzustellen, dass dein Portfolio die besten Beispiele deiner Arbeit enthält.
✨Tipp Nummer 4
Bewirb dich direkt über unsere Website! Das zeigt dein Interesse und Engagement für die Position. Wir sind hier, um dir den Bewerbungsprozess so einfach wie möglich zu machen und dich auf deinem Weg zum Traumjob zu unterstützen.
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Data Analyst (m/w/d) - Business Intelligence & Merchandise Analytics mit Bravour zu bestehen
Einige 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 Erfahrungen im Bereich Datenanalyse und Business Intelligence klar hervorhebst. Nenn konkrete Projekte oder Tools, die du verwendet hast, um deine Fähigkeiten zu untermauern – das macht einen großen Unterschied!
Sei präzise und strukturiert:Achte darauf, dass deine Bewerbung gut strukturiert ist. Verwende klare Absätze und Überschriften, um die Lesbarkeit zu verbessern. Wir schätzen es, wenn du deine Gedanken logisch und übersichtlich präsentierst.
Bewirb dich über unsere Website:Um sicherzustellen, dass wir deine Bewerbung schnell und effizient bearbeiten können, bewirb dich bitte direkt über unsere Website. So kannst du sicher sein, dass alles an der richtigen Stelle landet!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei INTERSPORT Deutschland eG vorbereitet
✨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 macht deinen Input greifbarer und überzeugender.
✨Zeige deine Kommunikationsfähigkeiten
Da die Rolle auch die Aufbereitung komplexer Daten für verschiedene Fachbereiche erfordert, solltest du darauf vorbereitet sein, wie du technische Informationen einfach und verständlich erklären kannst. Übe, wie du deine Analysen und Insights klar und präzise präsentieren kannst.
✨Frage nach den nächsten Schritten
Am Ende des Interviews ist es immer gut, nach den nächsten Schritten im Auswahlprozess zu fragen. Das zeigt dein Interesse an der Position und gibt dir gleichzeitig wertvolle Informationen darüber, wie es weitergeht. Sei proaktiv und zeige, dass du bereit bist, den nächsten Schritt zu gehen.
