Auf einen Blick
- Aufgaben: Gestalte die Zukunft von Reporting und Analytics mit innovativen Datenlösungen.
- Unternehmen: Ein dynamisches Unternehmen, das Vielfalt und Inklusion schätzt.
- Vorteile: Flexible Arbeitsmodelle, mobiles Arbeiten und Jobsharing für eine ausgewogene Work-Life-Balance.
- Weitere Informationen: Wachstumschancen in einem schnelllebigen Umfeld mit einem starken Fokus auf Teamarbeit.
- Warum dieser Job: Sei Teil eines Transformationsprozesses und mache einen echten Unterschied in der Datenwelt.
- Qualifikationen: Erfahrung in Reporting, BI und Analytics sowie Kenntnisse in gängigen BI-Tools.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 55000 - 70000 € pro Jahr.
Responsibilities
- Definition und Umsetzung der Transformations‑Roadmap für Reporting und Analytics (hin zur schlanken Ziel‑Setup)
- Aufbau einer skalierbaren Zielarchitektur vom Datenquellsystem über Modellierung und semantische Schicht bis zum Reporting‑Frontend
- Konsolidierung der bestehenden Reporting‑Landschaft (Excel‑Tools, Insellösungen, funktionsspezifische Reports) in ein klar definiertes Zielbild
- Definition und Pflege der semantischen Schicht (KPIs, Dimensionen, Hierarchien, Business‑Regeln) als gemeinsame Sprache zwischen IT und Fachbereichen
- Aufbau wiederverwendbarer Datenprodukte für Reporting in den Bereichen Vertrieb, Service, Operations und Finanzen
- Rückführung von Analytics‑Anforderungen in die MDM‑Domänen, damit Stammdatenstrukturen den Reporting‑Bedürfnissen entsprechen
- Enge Zusammenarbeit mit dem E2E‑IT‑Architekten zur Definition der Rolle von Reporting und Analytics in der Zielarchitektur
- Integration in Datenpipelines aus MDM, Salesforce, ERP und operativen Systemen
- Evaluierung und Implementierung von BI‑Tools (z.B. Power BI, Tableau, Qlik) und Modellierungswerkzeugen (z.B. dbt)
- Definition und Überwachung von Datenqualitäts‑KPIs auf der Konsumseite (Zuverlässigkeit von Reports, Stabilität von Datenaktualisierungen, Konsistenz zwischen Berichten)
- Implementierung von Workflows für Report‑Design, Validierung, Veröffentlichung und Stilllegung
- Beseitigung redundanter und widersprüchlicher Reports im Rahmen einer übergreifenden Applikationskonsolidierung
- Bereitstellung verlässlicher Analytics‑Produkte als Grundlage für kommerzielle Steuerung, operative Entscheidungen und KI‑Use‑Cases
- Unterstützung der Fachbereiche mit klaren KPI‑Definitionen und Self‑Service‑Ansätzen
- Bereitstellung der Datenbasis für Advanced‑Analytics‑Anwendungsfälle (z.B. Forecasting, Pricing, Service Analytics)
- Steuerung externer Reporting‑, Analytics‑ und BI‑Partner
- Abstimmung mit Stakeholdern aus Vertrieb, Marketing, Service, Operations und Finanzen
- Enge Koordination mit der zentralen IT sowie Transformationsinitiativen
Qualifications
- Ausbildung: Erfolgreich abgeschlossenes Studium der Wirtschaftsinformatik, Datenmanagement, Informatik oder eine vergleichbare Qualifikation.
- Erfahrungen und Know‑how: Mehrjährige Erfahrung im Bereich Reporting, BI und Analytics, einschließlich leitender Verantwortung für eine Reporting‑Landschaft sowie nachweislicher Erfolge in groß angelegten Transformationsprogrammen; fundierte Kenntnisse gängiger BI‑Plattformen (z.B. Power BI, Tableau, Qlik), Modellierungswerkzeuge (z.B. dbt) und SQL‑basierter Technologien; praktische Erfahrung mit semantischen Schichten und einheitlichen KPI‑Definitionen über CRM‑ (insbesondere Salesforce), ERP‑ und PIM‑Landschaften hinweg.
- Nice to have: Erfahrung mit API‑basierten und integrierten Architekturen; Berührungspunkte mit Advanced‑Analytics‑ oder KI‑Anwendungsfällen (z.B. Forecasting, Pricing, Service Analytics); Erfahrung in der Steuerung externer BI-/Analytics‑Partner; Erfahrung in Private‑Equity‑geprägten oder Carve‑out‑Umfeldern; Kenntnisse von MDM‑Tools (z.B. Informatica, Stibo, Reltio); Erfahrung mit Multi‑Brand‑ oder Multi‑ERP‑Landschaften.
- Persönlichkeit und Arbeitsweise: Ausgeprägtes Transformations‑ und Change‑Management‑Mindset; sicher im Umgang mit Unsicherheit sowie pragmatische 80/20‑Herangehensweise in einem schnelllebigen Umfeld; strukturiert, datengetrieben und in der Lage, fachliche Anforderungen in eine saubere Datenarchitektur (statt in ad‑hoc Reports) zu übersetzen; ausgeprägte Fähigkeit im Stakeholder‑Management über Fachbereiche und IT hinweg.
- Sprachen: Fließende Englischkenntnisse (in Wort und Schrift) sind erforderlich; Deutschkenntnisse auf Arbeitsniveau sind wünschenswert.
Location: Diese Position kann ebenfalls in Ovar besetzt werden.
Benefits: Wir bieten flexible Arbeitsmodelle: von unterschiedlichen Teilzeitmöglichkeiten über mobiles Arbeiten bis hin zum Jobsharing.
EEO Statement: Vielfalt und Inklusion sind für uns keine Trends, sondern fest verankert in unserer Unternehmenskultur. Daher freuen wir uns über alle Bewerbungen: unabhängig von Geschlecht, Alter, Behinderung, Religion, ethnischer Herkunft oder sexueller Identität.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Senior Expert MDM and Reporting / Analytics (w/m/div.) erhalten könnten
✨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 Keenfinity 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 Expert MDM and Reporting / Analytics (w/m/div.) 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 Expert MDM and Reporting / Analytics (w/m/div.) bei Keenfinity gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Keenfinity 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 Keenfinity entscheidend sein!
