Responsible Sourcing Data Analyst

IHRE MISSION

In den Richemont-Büros in Bellevue wird sie/er dem Projektmanager für Responsible Sourcing Data & Tools berichten. Der Responsible Sourcing Analyst ist verantwortlich für das Sammeln, Analysieren und Interpretieren großer Datensätze (ESG-Daten, Lieferantendaten usw.), um wertvolle und umsetzbare Erkenntnisse für die Responsible Sourcing-Strategie, Entscheidungsfindung, Zielsetzung, Berichterstattung und Offenlegung zu gewinnen. Diese Rolle umfasst die Übersetzung komplexer Daten in verständliche Informationen, das Identifizieren von Trends und das Bereitstellen von Empfehlungen, die strategische Geschäftsentscheidungen im Einklang mit der Responsible Sourcing-Strategie unterstützen.

Als Responsible Sourcing Data Analyst werden Sie Berichte und Datenvisualisierungen entwerfen und Tools für interne Responsible Sourcing-Experten, die Gruppenbeschaffung und externe Stakeholder, hauptsächlich die Beschaffung der Regionen/Maisons und die Nachhaltigkeitsfunktion, entwickeln. Dazu gehört unter anderem die Vorbereitung von Berichten und Materialien zur Kommunikation der wichtigsten Kennzahlen für verantwortungsvolles Sourcing.

In einem sich schnell entwickelnden Kontext von Nachhaltigkeitsvorschriften wird diese Rolle auch zur Entwicklung neuer Leistungskennzahlen für das Sourcing beitragen und ein widerstandsfähiges Managementsystem für Responsible Sourcing für die Gruppe aufbauen.

WIE WERDEN SIE EINEN EINFLUSS AUSÜBEN?

• Datenbeschaffung & -extraktion: Führen Sie Bemühungen an, Daten aus verschiedenen Quellen in die Abteilungsanwendungen zu integrieren, indem Sie Automatisierungstools nutzen, um Datenprozesse zu optimieren. Sammeln Sie Daten aus verschiedenen Quellen, einschließlich Datenbanken, Data Warehouses, APIs und externen Datensätzen. Entwickeln und pflegen Sie automatisierte Datenbeschaffungsprozesse, wo dies anwendbar ist.
• Datenanalyse & -modellierung: Führen Sie explorative Datenanalysen durch, um Muster, Trends und Anomalien zu identifizieren. Wenden Sie statistische Methoden und Datenmodellierungstechniken an, um Geschäftsfragen zu beantworten. Entwickeln und führen Sie Abfragen aus, um Daten für Analysen zu extrahieren und zu manipulieren.
• Entwicklung von Schlüsselkennzahlen, Tools & Anwendungen: Entwerfen, entwickeln und warten Sie die hauseigenen Anwendungen, Dashboards und Leistungskennzahlen der Abteilung. Überwachen Sie deren Leistung, identifizieren Sie Optimierungsbereiche und implementieren Sie Verbesserungen zur Steigerung der Benutzerfreundlichkeit, Leistung und Skalierbarkeit. Dokumentieren und protokollieren Sie alle Entwicklungen. Präsentieren Sie komplexe Datenbefunde klar, prägnant und überzeugend vor verschiedenen Zielgruppen.
• Datenverwaltung & Qualitätssicherung: Unterstützen Sie den Projektmanager für Responsible Sourcing Data & Tools bei der Festlegung und Durchsetzung von Richtlinien und Verfahren zur Datenverwaltung. Bereinigen, transformieren und validieren Sie Daten, um die Genauigkeit, Vollständigkeit und Konsistenz der in den Dashboards und Berichten für Responsible Sourcing verwendeten Daten sicherzustellen. Identifizieren und beheben Sie Datenqualitätsprobleme.
• Unterstützung, Zusammenarbeit und Kommunikation: Arbeiten Sie eng mit Responsible Sourcing-Experten zusammen, um Geschäftsanforderungen zu verstehen, Erkenntnisse zu sammeln und Dashboards sowie Berichte zu aktualisieren. Bieten Sie technischen Support und Schulungen für Endbenutzer der Dashboards, Tools und Anwendungen für Responsible Sourcing an.
• Sonstige übergreifende Aufgaben: Unterstützen Sie das Responsible Sourcing-Team bei der Entwicklung von ESG-Kennzahlen für Lieferketten, um sich an Nachhaltigkeitsrahmenwerken und -vorschriften auszurichten – z.B. GRI-Standards, CSRD, CSDDDD usw.

WIE WERDEN SIE ERFOLG MIT UNS HABEN?

• Bildung: Bachelor-Abschluss in einem quantitativen Bereich wie Statistik, Mathematik, Informatik, Wirtschaftswissenschaften, Business Analytics oder einem verwandten Fachgebiet.
• Erfahrung: 2-5 Jahre Erfahrung in einer Datenanalyse-Rolle. Nachgewiesene Erfahrung in der Datenmanipulation, Analyse und Berichterstattung.
• Technische Fähigkeiten: SQL-Kenntnisse: Starke Fähigkeit, komplexe SQL-Abfragen zur Datenextraktion, -manipulation und -analyse zu schreiben. Erfahrung mit Datenvisualisierungstools, insbesondere Looker. Fortgeschrittene Kenntnisse in Microsoft Excel (Pivot-Tabellen, VLOOKUP, erweiterte Formeln, Datenmodellierung). Programmierung (optional, aber sehr geschätzt): Vertrautheit mit Python oder R für Datenanalyse, statistische Modellierung und Automatisierung.
• Analytische & Problemlösungsfähigkeiten: Starke analytische und kritische Denkfähigkeiten zur Interpretation von Daten und zur Ableitung bedeutungsvoller Schlussfolgerungen. Fähigkeit, die Ursachen von Problemen zu identifizieren und datengestützte Lösungen vorzuschlagen. Ausgezeichnete Aufmerksamkeit für Details und Genauigkeit.
• Kommunikationsfähigkeiten: Ausgezeichnete mündliche und schriftliche Kommunikationsfähigkeiten, mit der Fähigkeit, komplexe Informationen klar und prägnant zu präsentieren. Fähigkeit, effektiv mit sowohl technischen als auch nicht-technischen Stakeholdern zu kommunizieren.
• Geschäftsverständnis: Verständnis von Geschäftsprozessen und die Fähigkeit, Datenkenntnisse mit Geschäftszielen zu verknüpfen. Neugier und einen proaktiven Ansatz zur Lösung von Geschäftsherausforderungen.
• Teamarbeit & Zusammenarbeit: Fähigkeit, unabhängig und als Teil eines funktionsübergreifenden Teams zu arbeiten. Starke zwischenmenschliche Fähigkeiten.
• Bevorzugte Fähigkeiten: Master-Abschluss in einem quantitativen Bereich. Erfahrung mit Cloud-Datenplattformen (z.B. Google Cloud Platform). Kenntnisse über Konzepte des Data Warehousing und ETL-Prozesse. Verständnis von Konzepten des maschinellen Lernens und deren Anwendung im Geschäft.