Auf einen Blick
- Aufgaben: Verwandle Daten in wertvolle Insights und treibe smarte Geschäftsentscheidungen voran.
- Unternehmen: KWS Berlin GmbH - ein internationales Team mit offener, freundlicher Kultur.
- Vorteile: 30 Tage Urlaub, flexible Arbeitszeiten, Weihnachts- und Urlaubsgeld sowie betriebliche Altersvorsorge.
- Weitere Informationen: Moderne Büros in Berlin-Schöneberg, direkt an der U-Bahn-Station.
- Warum dieser Job: Arbeite an spannenden Projekten und entwickle deine analytischen Fähigkeiten in einem dynamischen Umfeld.
- Qualifikationen: Bachelor-Abschluss in Analytics oder verwandten Bereichen und Erfahrung im Source-to-Pay-Bereich.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 54000 - 66000 € pro Jahr.
Are you passionate about transforming data into powerful insights and driving smarter business decisions?
KWS Berlin Gmb H is looking for a
Data Analyst with focus on Source-to-Pay (m/w/d) who is keen on translating business requirements into analytics solutions and operating and optimizing data pipelines with strong governance and Master Data standards.
This position is unlimited and available on a full-time basis (38 hours/week) in Berlin.
Your Responsibilities
- Translate business requirements into analytics solutions and collaborate across the full project lifecycle.
- Operate and optimize data pipelines (ERP, S2P suite, AP, vendor master) with strong governance and master data management standards.
- Perform diagnostic and predictive analyses to identify value levers (e. g., price/volume variance, payment term optimization).
- Partner with cross-functional teams to define KPI standards, maintain data dictionaries, and ensure a single source of truth.
- Support process mining and advanced analytics use cases (e. g., Celonis) to uncover inefficiencies.
- Monitor and manage the Source-to-Pay (S2P) analytics landscape for stability, scalability, and compliance.
- Drive adoption and change management for analytics solutions across S2P.
- Build functional analytics capabilities within the S2P organization.
Your profile
- Bachelor’s degree in Analytics, Economics, Engineering, Business Administration, or related field.
- Proven experience in Procurement, Finance, Source-to-Pay (S2P), or Spend Analytics environments.
- Experience with Master Data Management (MDM), data governance frameworks, and data quality monitoring.
- Solid understanding of Source-to-Pay processes and familiarity with SAP S/4HANA.
- Experience working with large datasets and translating business requirements into scalable analytics solutions.
- Desirable experience in Power Apps, Power Automate and SAP Ariba.
- Proficiency in BI tools (Power BI, SAP SAC, Datasphere) and process mining (Celonis).
- Strong SQL skills; Python or R is a plus.
- Strong analytical mindset, attention to detail, and proactive approach.
- Fluent English; German is a plus.
Our offer
- We are an international team of open-minded people with diverse and cross-functional experience;
- Interesting and challenging tasks and projects;
- As a family business, we are guided by the values of closeness, reliability, vision and independence; this culture is lived in practice and ensures an open and friendly working atmosphere from day one;
- The best of both worlds: KWS Berlin combines the security of a large, stable company with the passion of a start-up;
- Our location in the heart of Berlin-Schöneberg is very modern; directly opposite the underground station Bülowstraße and with secured car & bicycle parking spaces;
- We offer 30d holidays, flexible working hours, holiday and Christmas bonuses, company pension scheme, Job Rad and/or Jobticket;
- True to our motto "Make yourself grow", we support the professional and personal development of our employees.
- #J-18808-Ljbffr
Data Analyst - focus on Source-to-Pay (m/w/d) Arbeitgeber: KWS Group
KWS SAAT SE & Co. KGaA ist ein hervorragender Arbeitgeber, der eine offene und freundliche Arbeitsatmosphäre fördert, geprägt von Werten wie Nähe, Zuverlässigkeit und Unabhängigkeit. Mit einem starken Fokus auf die berufliche und persönliche Entwicklung der Mitarbeiter bietet das Unternehmen flexible Arbeitszeiten, eine umfassende betriebliche Altersvorsorge sowie zahlreiche Gesundheits- und Sicherheitsmaßnahmen, die das Wohlbefinden der Mitarbeiter unterstützen. Darüber hinaus profitieren Sie von modernen Arbeitsplätzen, einer subventionierten Kantine und attraktiven Zusatzleistungen, die das Arbeiten in Einbeck besonders angenehm machen.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Data Analyst - focus on Source-to-Pay (m/w/d) erhalten könntest
✨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 KWS Group 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 Data Analyst - focus on Source-to-Pay (m/w/d) 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 Data Analyst - focus on Source-to-Pay (m/w/d) bei KWS Group gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei KWS Group 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 KWS Group entscheidend sein!
