Auf einen Blick
- Aufgaben: Verwandle Daten in wertvolle Einblicke und treibe smartere Geschäftsentscheidungen voran.
- Unternehmen: KWS Berlin GmbH - ein internationales Unternehmen mit familiären Werten.
- Vorteile: 30 Tage Urlaub, flexible Arbeitszeiten, Weihnachts- und Urlaubsgeld sowie betriebliche Altersvorsorge.
- Weitere Informationen: Moderne Büros in Berlin-Schöneberg und Unterstützung für persönliche und berufliche Entwicklung.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datenanalyse und arbeite an spannenden Projekten 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.
Field of Work: Data Management, Location: Berlin
Are you passionate about transforming data into powerful insights and driving smarter business decisions? KWS Berlin GmbH ist auf der Suche nach einem Data Analyst mit Fokus auf Source-to-Pay (m/w/d), der daran interessiert ist, Geschäftsanforderungen in Analyselösungen zu übersetzen und Datenpipelines mit starker Governance und Master Data Standards zu betreiben und zu optimieren. Diese Position ist unbefristet und in Vollzeit (38 Stunden/Woche) in Berlin verfügbar.
Ihre Aufgaben:
- Übersetzung von Geschäftsanforderungen in Analyselösungen und Zusammenarbeit über den gesamten Projektlebenszyklus.
- Betreiben und Optimieren von Datenpipelines (ERP, S2P Suite, AP, Vendor Master) mit starker Governance und Master Data Management Standards.
- Durchführung von diagnostischen und prädiktiven Analysen zur Identifizierung von Werthebeln (z.B. Preis-/Mengenabweichung, Optimierung der Zahlungsbedingungen).
- Partnerschaft mit funktionsübergreifenden Teams zur Definition von KPI-Standards, Pflege von Datenwörterbüchern und Sicherstellung einer einzigen Quelle der Wahrheit.
- Unterstützung von Prozessmining und fortgeschrittenen Analyseanwendungen (z.B. Celonis) zur Aufdeckung von Ineffizienzen.
- Überwachung und Verwaltung der Source-to-Pay (S2P) Analyseumgebung hinsichtlich Stabilität, Skalierbarkeit und Compliance.
- Förderung der Akzeptanz und des Change Managements für Analyselösungen im S2P-Bereich.
- Aufbau funktionaler Analysefähigkeiten innerhalb der S2P-Organisation.
Ihr Profil:
- Abschluss in Analytics, Wirtschaft, Ingenieurwesen, Betriebswirtschaft oder einem verwandten Bereich.
- Nachgewiesene Erfahrung in Beschaffung, Finanzen, Source-to-Pay (S2P) oder Spend Analytics-Umgebungen.
- Erfahrung mit Master Data Management (MDM), Daten-Governance-Rahmenwerken und Datenqualitätsüberwachung.
- Solides Verständnis der Source-to-Pay-Prozesse und Vertrautheit mit SAP S/4HANA.
- Erfahrung im Umgang mit großen Datensätzen und der Übersetzung von Geschäftsanforderungen in skalierbare Analyselösungen.
- Wünschenswerte Erfahrung in Power Apps, Power Automate und SAP Ariba.
- Kenntnisse in BI-Tools (Power BI, SAP SAC, Datasphere) und Prozessmining (Celonis).
- Starke SQL-Kenntnisse; Python oder R sind von Vorteil.
- Starkes analytisches Denken, Detailgenauigkeit und proaktive Herangehensweise.
- Fließendes Englisch; Deutsch ist von Vorteil.
Unser Angebot:
- Wir sind ein internationales Team von aufgeschlossenen Menschen mit vielfältigen und funktionsübergreifenden Erfahrungen.
- Interessante und herausfordernde Aufgaben und Projekte.
- Als Familienunternehmen orientieren wir uns an den Werten Nähe, Zuverlässigkeit, Vision und Unabhängigkeit; diese Kultur wird in der Praxis gelebt und sorgt von Anfang an für ein offenes und freundliches Arbeitsumfeld.
- Das Beste aus beiden Welten: KWS Berlin kombiniert die Sicherheit eines großen, stabilen Unternehmens mit der Leidenschaft eines Start-ups.
- Unser Standort im Herzen von Berlin-Schöneberg ist sehr modern; direkt gegenüber der U-Bahn-Station Bülowstraße und mit gesicherten Auto- und Fahrradparkplätzen.
- Wir bieten 30 Tage Urlaub, flexible Arbeitszeiten, Urlaubs- und Weihnachtsgeld, betriebliche Altersvorsorge, JobRad und/oder Jobticket.
- Getreu unserem Motto "Make yourself grow" unterstützen wir die berufliche und persönliche Entwicklung unserer Mitarbeiter.
Wir freuen uns auf Ihre Online-Bewerbung über unser Bewerbungssystem SuccessFactors! Bitte nutzen Sie die Funktion "Bewerben" in der Online-Anzeige.
Data Analyst - focus on Source-to-Pay (m/w/d) Arbeitgeber: KWS
Als Senior Projectinkoper bij Gebr. Van Kessel profiteer je van een dynamische werkomgeving waar ondernemerschap, samenwerking en persoonlijke ontwikkeling centraal staan. Je krijgt de kans om jouw expertise in te zetten en een zichtbare impact te maken op projecten binnen de civiele techniek, terwijl je geniet van aantrekkelijke arbeidsvoorwaarden zoals 25 vakantiedagen, een auto van de zaak en volop ruimte voor eigen initiatief. Met een sterke focus op professionalisering en cultuurverandering biedt Gebr. Van Kessel een stimulerende werkcultuur die jouw groei en succes ondersteunt.
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 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 gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei KWS 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 entscheidend sein!
