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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Analysiere Beschaffungsdaten und entwickle Prognosemodelle für fundierte Entscheidungen.
- Arbeitgeber: Innovatives Unternehmen mit Fokus auf Datenanalyse und Beschaffung.
- Mitarbeitervorteile: Flexibles Arbeiten, wettbewerbsfähiges Gehalt und Entwicklungsmöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Beschaffung mit datengetriebenen Entscheidungen.
- Gewünschte Qualifikationen: Abgeschlossenes Studium und mindestens 2 Jahre Erfahrung in Datenanalyse oder Beschaffung.
- Andere Informationen: Dynamisches Team mit großartigen Karrierechancen.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 45000 - 65000 € pro Jahr.
Wir suchen jemanden, der nicht nur die Schnittstelle zwischen Beschaffung, Datenanalyse und Prognose versteht, sondern sie aktiv gestaltet und dazu beiträgt, unsere Einkaufsentscheidungen auf die nächste Stufe zu heben.
Was Sie erwarten können:
- Sie analysieren Beschaffungsdaten und leiten konkrete Handlungsempfehlungen ab.
- Sie entwickeln und pflegen Prognosemodelle, die Nachfrage, Preise und das Verhalten von Lieferanten vorhersagen.
- Sie unterstützen die Erstellung und Optimierung von Dashboards und Berichten, um relevante KPIs sichtbar zu machen.
- Sie arbeiten eng mit dem Operationsteam zusammen, um datengestützte Entscheidungsprozesse für unsere Bedarfsplanung zu etablieren.
- Sie identifizieren Kostensenkungsmöglichkeiten und Risiken in der Lieferkette basierend auf Datenanalysen.
- Sie pflegen und strukturieren relevante Datenbanken und Datenpipelines.
Ihr Profil:
- Abgeschlossenes Studium in einem relevanten Bereich, z.B. Supply Chain Management, Wirtschaftsinformatik, Data Science, Betriebswirtschaftslehre mit Schwerpunkt Analytics oder einer vergleichbaren Disziplin.
- Mindestens 2 Jahre Berufserfahrung in Beschaffung, Datenanalyse oder Prognose – idealerweise mit Erfahrung in allen drei Bereichen.
- Fähigkeit, Daten klar zu strukturieren, zu interpretieren und zu kommunizieren.
- Erfahrung mit gängigen Analyse- und Visualisierungstools (z.B. Excel, Power BI, Tableau oder ähnlichem).
- Interesse an Beschaffungsprozessen und ein solides Verständnis des operativen Kontexts.
Bevorzugt, aber nicht erforderlich:
- Kenntnisse in SQL und Erfahrung im Umgang mit relationalen Datenbanken.
- Erfahrung im Aufbau oder in der Pflege von Datenbankstrukturen.
- Erfahrung im E-Commerce.
- Grundkenntnisse in Python oder R für Prognosemodelle.
- Vertrautheit mit ERP-Systemen.
- Ein Hintergrund im Raubfischfang oder allgemeinem Angeln ist von Vorteil.
Procurement Data Analyst / Purchasing Data Analyst (m/f/d) Arbeitgeber: Nays GmbH
Kontaktperson:
Nays GmbH HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Procurement Data Analyst / Purchasing Data Analyst (m/f/d)
✨Tipp Nummer 1
Netzwerken ist der Schlüssel! Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit Leuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Frag nach ihren Erfahrungen und Tipps – das kann dir helfen, einen Fuß in die Tür zu bekommen.
✨Tipp Nummer 2
Bereite dich auf Vorstellungsgespräche vor, indem du häufige Fragen zu Datenanalyse und Beschaffungsprozessen übst. Zeig, dass du nicht nur die Theorie kennst, sondern auch praktische Beispiele aus deiner Erfahrung einbringen kannst.
✨Tipp Nummer 3
Sei proaktiv! Wenn du eine interessante Stelle siehst, bewirb dich direkt über unsere Website. Zeig dein Interesse und deine Motivation, indem du eine kurze Nachricht hinzufügst, warum du perfekt ins Team passt.
✨Tipp Nummer 4
Halte deine Online-Präsenz aktuell. Teile relevante Inhalte oder Insights über Datenanalyse und Beschaffung auf deinen sozialen Medien. Das zeigt dein Engagement und kann potenzielle Arbeitgeber anziehen.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Procurement Data Analyst / Purchasing Data Analyst (m/f/d)
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Mach deine Bewerbung persönlich: Zeig uns, wer du wirklich bist! Verwende eine freundliche und authentische Sprache, um deine Motivation für die Stelle als Procurement Data Analyst zu verdeutlichen. Lass uns wissen, warum du genau zu uns passt!
Betone deine relevanten Erfahrungen: Stell sicher, dass du deine Erfahrungen in der Datenanalyse und im Einkauf klar hervorhebst. Erzähl uns von konkreten Projekten oder Erfolgen, die zeigen, wie du Daten genutzt hast, um Entscheidungen zu treffen oder Prozesse zu optimieren.
Klarheit ist der Schlüssel: Achte darauf, dass deine Bewerbung strukturiert und übersichtlich ist. Verwende Absätze und Aufzählungen, um wichtige Informationen hervorzuheben. So können wir schnell erkennen, was du zu bieten hast!
Bewirb dich über unsere Website: Wir freuen uns, wenn du dich direkt über unsere Website bewirbst! Das macht es uns einfacher, deine Bewerbung zu verwalten und sicherzustellen, dass sie die Aufmerksamkeit bekommt, die sie verdient.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Nays GmbH vorbereitest
✨Verstehe die Schnittstelle zwischen Beschaffung und Datenanalyse
Mach dich mit den spezifischen Anforderungen der Rolle vertraut. Überlege dir, wie du deine Erfahrungen in der Datenanalyse und im Einkauf konkret auf die Herausforderungen des Unternehmens anwenden kannst. Zeige, dass du nicht nur die Theorie verstehst, sondern auch praktische Lösungen anbieten kannst.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Denke an konkrete Situationen aus deiner bisherigen Berufserfahrung, in denen du erfolgreich Daten analysiert und daraus Empfehlungen abgeleitet hast. Bereite dich darauf vor, diese Beispiele klar und prägnant zu präsentieren, um deine Fähigkeiten zu untermauern.
✨Kenntnisse über Tools und Technologien
Stelle sicher, dass du mit den gängigen Analyse- und Visualisierungstools wie Excel, Power BI oder Tableau vertraut bist. Wenn du Erfahrung mit SQL oder Programmiersprachen wie Python oder R hast, bringe das zur Sprache, da dies einen zusätzlichen Pluspunkt darstellt.
✨Fragen stellen ist wichtig!
Bereite einige Fragen vor, die du dem Interviewer stellen kannst. Das zeigt dein Interesse an der Position und hilft dir, mehr über die Unternehmenskultur und die Erwartungen an die Rolle zu erfahren. Fragen zu den aktuellen Herausforderungen im Einkauf oder zur Zusammenarbeit mit dem Operations-Team sind besonders relevant.