Data Cleansing Analyst

Data Cleansing Analyst

Vollzeit 60000 - 80000 € / Jahr (geschätzt) Kein Homeoffice möglich
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Auf einen Blick

  • Aufgaben: Analysiere und verbessere Daten, um die Genauigkeit und Konsistenz sicherzustellen.
  • Unternehmen: Führendes Private Equity Unternehmen mit starkem Fokus auf Wachstum.
  • Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, flexible Arbeitszeiten und Entwicklungsmöglichkeiten.
  • Weitere Informationen: Dynamisches Team mit Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung.
  • Warum dieser Job: Trage zur Datenintegrität bei und unterstütze den Erfolg unserer Kunden.
  • Qualifikationen: Bachelor-Abschluss oder 5 Jahre Erfahrung in der Dateneingabe oder -reinigung.

Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.

Unternehmensübersicht

Genstar Capital ist eine führende Private-Equity-Firma, die seit über 30 Jahren aktiv in hochwertige Unternehmen investiert. Mit Sitz in San Francisco hat Genstar einen starken Markt Ruf entwickelt, indem sie in Partnerschaft mit Managementteams und ihrem Netzwerk strategischer Berater arbeitet, um branchenführende Unternehmen aufzubauen und überdurchschnittliche Renditen zu erzielen. Genstars Vision ist es, nachhaltige, wirkungsvolle Unternehmen aufzubauen, die auch über ihre Eigentümerschaft hinaus erfolgreich sind.

Genstar verwaltet derzeit etwa 33 Milliarden US-Dollar an Vermögenswerten und konzentriert sich auf Investitionen in gezielte Segmente der Software-, Industrie-, Gesundheits- und Finanzdienstleistungsbranchen.

Die Gelegenheit

Als Data Cleansing Analyst spielen Sie eine Schlüsselrolle bei der Sicherstellung der Genauigkeit und Konsistenz von Materialstammdaten. Sie arbeiten eng mit Teammitgliedern und dem Operations Director zusammen, um Datenaufzeichnungen gemäß den festgelegten Unternehmens-SOP-Standards zu analysieren, zu standardisieren und zu verbessern. Ihre Beiträge unterstützen direkt den Erfolg unserer Kunden und die Integrität ihrer Datensysteme.

Kernverantwortlichkeiten

  • Datenbereinigung: Analysieren, standardisieren und verbessern von Materialstammdatenaufzeichnungen im Einklang mit den Unternehmens-SOPs.
  • Produktivitätsziele: Tägliche Ausgaben gemäß der Komplexität der zugewiesenen Projekte und Kunden aufrechterhalten.
  • Zeitmanagement: Zeit effektiv zwischen Analyse, Bereinigung und Forschung ausbalancieren, um Effizienz und Genauigkeit sicherzustellen.
  • Zusammenarbeit: Regelmäßig mit Teamkollegen kommunizieren, um Probleme zu lösen und die Abstimmung sicherzustellen.
  • Verantwortung: Verantwortung für Ihre Arbeit übernehmen, Herausforderungen identifizieren und proaktiv Unterstützung oder Schulung suchen, wenn nötig.
  • Flexibilität: Bei Bedarf für Überstunden verfügbar sein, um Projektfristen einzuhalten.
  • Kundenengagement: Einen kundenorientierten Ansatz verfolgen und Anfragen zeitnah beantworten.

Anforderungen

  • Abschluss eines Bachelor-Studiums oder 5 Jahre relevante Erfahrung in der Dateneingabe, -bereinigung oder verwandten Bereichen.
  • Starke Computerkenntnisse und Vertrautheit mit Microsoft Office.
  • Detailgenauigkeit.
  • Kenntnisse über industrielle Ersatzteile sind von Vorteil.
  • Mehrsprachige Fähigkeiten sind ein Bonus.
  • Komfortabel mit längeren Computerbenutzungs- und Bildschirmzeiten.

Data Cleansing Analyst Arbeitgeber: Procure Analytics

Genstar Capital bietet als Arbeitgeber eine dynamische und unterstützende Arbeitsumgebung, die auf Teamarbeit und individuellem Wachstum basiert. Als Data Cleansing Analyst haben Sie die Möglichkeit, an bedeutenden Projekten zu arbeiten, die direkt zum Erfolg unserer Kunden beitragen, während Sie von einem starken Netzwerk erfahrener Fachleute umgeben sind. Zudem profitieren Sie von flexiblen Arbeitszeiten und der Chance, Ihre Fähigkeiten in einem führenden Unternehmen der Private-Equity-Branche weiterzuentwickeln.

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Kontaktdaten:

Procure Analytics Recruiting-Team

Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Data Cleansing Analyst mit Bravour zu bestehen

Datenbereinigung
Datenanalyse
Standardisierung von Daten
Aufmerksamkeit für Details
Zeitmanagement
Teamarbeit
Eigenverantwortung