Auf einen Blick
- Aufgaben: Verwandle Logistikdaten in umsetzbare Erkenntnisse und entwickle robuste Datenprodukte.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen mit einem Fokus auf globale Logistiklösungen.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, flexible Arbeitszeiten und Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit hervorragenden Karrierechancen und Teamarbeit.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Logistik mit datengetriebenen Entscheidungen und innovativen Lösungen.
- Qualifikationen: Master-Abschluss in einem quantitativen Bereich und mindestens 3 Jahre Erfahrung in der Datenanalyse.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 45000 - 65000 € pro Jahr.
Ihre Mission
Als Logistics Data & Analytics Engineer spielen Sie eine entscheidende Rolle bei der Umwandlung von Rohdaten aus der Logistik in umsetzbare Erkenntnisse und robuste Datenprodukte. Sie überbrücken die Kluft zwischen komplexen Datensystemen und den geschäftlichen Anforderungen, um sicherzustellen, dass die Logistikleistung genau gemessen, verstanden und optimiert wird. Diese Position kombiniert die Präzision eines Reporting-Analysten mit der technischen Expertise eines Analytics Engineers und fördert datengestützte Entscheidungen sowie kontinuierliche Verbesserungen in unseren globalen Logistikoperationen, während sie die Zusammenarbeit fördert und das Team Group Logistics unterstützt.
WIE WERDEN SIE EINEN EINFLUSS AUSÜBEN?
- Logistics Data Strategy & Performance Insights
- Definieren, entwickeln und weiterentwickeln umfassender Geschäftsberichte, Dashboards und Key Performance Indicators (KPIs) für die Group Logistics.
- Durchführen von eingehenden Analysen von Logistikdaten zur Identifizierung von Trends, Leistungsfaktoren und Optimierungsmöglichkeiten.
- Als primärer Ansprechpartner für die Interpretation von Logistikaktivitäten und Leistungsindikatoren fungieren und die bereichsübergreifende Zusammenarbeit fördern.
- Den Group Logistics Financial Controller bei der Ausarbeitung finanzieller KPIs und der Pflege von Kostenverteilungsschlüsseln unterstützen.
- Data Model & Product Engineering For Logistics
- Mit Logistik-Stakeholdern zusammenarbeiten, um Datenbedürfnisse zu verstehen und diese in robuste Datenmodell-Designs und umsetzbare Datenprodukte zu übersetzen.
- Skalierbare Datenmodelle und Pipelines innerhalb von Cloud-Datenlagern (z.B. Google Cloud Platform - BigQuery) aufbauen, pflegen und optimieren, wobei bewährte Praktiken der Softwareentwicklung angewendet werden (z.B. dbt, Git).
- Datenumwandlungslogik mit SQL entwickeln und verwalten.
- Data Governance, Quality & Enablement
- Die Genauigkeit, Konsistenz und Integrität der Logistikdaten sicherstellen, indem strenge Datenqualitätsprüfungen, Validierungsprozesse und umfassende Dokumentationen implementiert werden.
- Analytics-Plattformen (z.B. Looker, PowerBI) nutzen und verwalten, um effektive Datenvisualisierungen zu erstellen und Self-Service-Analysen zu fördern.
- Datenkompetenz und eine datengestützte Kultur innerhalb der Logistik fördern, indem Anleitung, Schulung und Unterstützung bereitgestellt werden.
WIE WERDEN SIE ERFOLG MIT UNS HABEN?
- Bildung
- Master-Abschluss in Mathematik, Statistik, Ingenieurwesen, Informatik, Informationstechnologie oder einem verwandten quantitativen Bereich; oder ein gleichwertiger Abschluss mit starkem Fokus auf Supply Chain Management oder Logistikleistung.
- Erfahrung
- Mindestens 3 Jahre Berufserfahrung in Datenanalyse, Business Intelligence oder Datenengineering, wobei ein erheblicher Teil auf Logistik, Lieferkette oder Betriebsanalysen in einem internationalen Umfeld fokussiert ist.
- Nachweisliche Erfahrung im Aufbau und in der Pflege von Datenmodellen sowie in der Entwicklung fortschrittlicher analytischer Lösungen.
- Erfahrung mit Cloud-Datenlagern (z.B. BigQuery).
- Technische Fähigkeiten
- Expertenkenntnisse in SQL-Programmierung und Datenmodellierung.
- Solide Erfahrung mit Datenumwandlungstools wie dbt.
- Umfangreiche Erfahrung mit BI- und Datenvisualisierungstools (z.B. PowerBI, Looker).
- Vertrautheit mit bewährten Praktiken der Softwareentwicklung, einschließlich Git für Versionskontrolle und CI/CD-Pipelines.
- Kenntnisse in SAP und anderen Unternehmenslogistiksystemen sind ein großer Vorteil.
- Kenntnisse in Python für Datenanalysen sind von Vorteil.
- Analytische & Geschäftliche Expertise
- Außergewöhnliche analytische, problemlösende und kritische Denkfähigkeiten.
- Ausgezeichnete Kenntnisse der Logistikaktivitäten, der Prozesse der Lieferkette und ihrer zugehörigen KPIs.
- Fähigkeit, Leistungsergebnisse zu interpretieren und strategische Empfehlungen abzugeben.
- Interpersonelle & Kommunikationsfähigkeiten
- Hervorragende interdisziplinäre Kommunikations- und Kollaborationsfähigkeiten.
- Fähigkeit, komplexe technische Themen verschiedenen Zielgruppen, einschließlich nicht-technischer Stakeholder und des oberen Managements, zu erklären.
- Proaktiv, autonom, gut organisiert, rigoros und anpassungsfähig in einem schnelllebigen, sich ständig weiterentwickelnden Umfeld.
- Nachgewiesene Fähigkeit, mehrere Projekte und Prioritäten gleichzeitig zu managen.
- Starker Teamgeist, überzeugend und stakeholderorientiert.
- Sprachen
- Fließend in Englisch (schriftlich und mündlich) ist zwingend erforderlich. Kenntnisse in Französisch sind ein großer Vorteil.
Logistics Data & Analytics Engineer Arbeitgeber: Richemont
Als Arbeitgeber bieten wir Ihnen die Möglichkeit, in einem dynamischen und internationalen Umfeld zu arbeiten, in dem Ihre Fähigkeiten als Logistics Data & Analytics Engineer geschätzt werden. Unsere Unternehmenskultur fördert Zusammenarbeit, kontinuierliches Lernen und persönliche Entwicklung, während wir Ihnen Zugang zu modernen Technologien und innovativen Projekten bieten. Genießen Sie flexible Arbeitszeiten und ein unterstützendes Team, das sich für Ihre berufliche Weiterentwicklung einsetzt.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Logistics Data & Analytics Engineer erhalten könnten
✨Netzwerken, Netzwerken, Netzwerken!
Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit Fachleuten aus der Logistikbranche in Kontakt zu treten. Teile deine Erfahrungen und zeige dein Interesse an Datenanalysen – so kannst du wertvolle Kontakte knüpfen, die dir bei deiner Jobsuche helfen können.
✨Sei proaktiv!
Warte nicht darauf, dass Stellenanzeigen veröffentlicht werden. Recherchiere Unternehmen, die dich interessieren, und kontaktiere sie direkt. Zeige, dass du bereit bist, einen Mehrwert zu bieten, indem du deine Fähigkeiten im Bereich Datenanalyse und Logistik hervorhebst.
✨Bereite dich auf Interviews vor!
Stelle sicher, dass du die gängigen Fragen zu Datenmodellen, SQL und BI-Tools beherrschst. Übe, komplexe technische Themen einfach zu erklären, damit du auch nicht-technischen Stakeholdern überzeugend antworten kannst.
✨Bewirb dich über unsere Website!
Wenn du eine Stelle gefunden hast, die dir gefällt, bewirb dich direkt über unsere Website. So zeigst du dein Interesse und erhältst möglicherweise schneller eine Rückmeldung. Lass uns gemeinsam den nächsten Schritt in deiner Karriere gehen!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Logistics Data & Analytics Engineer mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Mach deine Bewerbung persönlich:Zeig uns, wer du bist! Verwende eine freundliche und authentische Sprache in deinem Anschreiben. Erkläre, warum du dich für die Position als Logistics Data & Analytics Engineer interessierst und was dich motiviert, Teil unseres Teams bei StudySmarter zu werden.
Betone deine relevanten Erfahrungen:Stell sicher, dass du deine Erfahrungen im Bereich Datenanalyse und Logistik klar hervorhebst. Zeig uns, wie du in der Vergangenheit komplexe Daten in umsetzbare Insights verwandelt hast und welche Tools du dabei verwendet hast. Das macht einen großen Unterschied!
Sei präzise und strukturiert:Achte darauf, dass deine Bewerbung gut strukturiert ist. Verwende klare Absätze und Aufzählungen, um deine Fähigkeiten und Erfahrungen übersichtlich darzustellen. Wir lieben es, wenn Informationen schnell und einfach zu erfassen sind!
Bewirb dich über unsere Website:Vergiss nicht, dich direkt über unsere Website zu bewerben! So stellst du sicher, dass deine Bewerbung an die richtige Stelle gelangt und wir sie schnell bearbeiten können. Wir freuen uns darauf, von dir zu hören!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Richemont vorbereitet
✨Verstehe die Datenwelt
Mach dich mit den spezifischen Daten und KPIs vertraut, die für die Logistik wichtig sind. Überlege dir, wie du diese Daten analysieren und in umsetzbare Erkenntnisse umwandeln kannst. Zeige im Interview, dass du die Brücke zwischen komplexen Daten und geschäftlichen Bedürfnissen schlagen kannst.
✨Technische Fähigkeiten demonstrieren
Bereite dich darauf vor, deine SQL- und Datenmodellierungsfähigkeiten zu zeigen. Vielleicht gibt es im Interview eine praktische Übung oder technische Fragen. Sei bereit, Beispiele aus deiner bisherigen Erfahrung zu teilen, die deine Expertise in der Arbeit mit Cloud-Datenbanken und BI-Tools belegen.
✨Kommunikation ist der Schlüssel
Da du mit verschiedenen Stakeholdern kommunizieren musst, übe, komplexe technische Themen einfach und klar zu erklären. Bereite Beispiele vor, wie du in der Vergangenheit erfolgreich mit nicht-technischen Kollegen zusammengearbeitet hast, um deine Kommunikationsfähigkeiten zu unterstreichen.
✨Fragen stellen
Zeige dein Interesse an der Position und dem Unternehmen, indem du durchdachte Fragen stellst. Frage nach den aktuellen Herausforderungen im Bereich Logistikdaten oder wie das Team die Zusammenarbeit fördert. Das zeigt, dass du proaktiv bist und wirklich an der Rolle interessiert bist.
