Auf einen Blick
- Aufgaben: Analysiere riesige Transaktionsdaten und entwickle smarte Analyse-Logiken für optimierte Zahlungsprozesse.
- Unternehmen: Innovatives Team bei der Schwarz Gruppe mit Fokus auf effiziente Lösungen.
- Vorteile: Attraktive Vergütung, flexible Arbeitszeiten und Entwicklungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit exzellenten Karrierechancen und Teamarbeit.
- Warum dieser Job: Übernimm Verantwortung und gestalte die Zukunft des Zahlungsverkehrs aktiv mit.
- Qualifikationen: Erfahrung in Data Analytics, SQL, Python oder R sowie analytisches Denken.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 45000 - 65000 € pro Jahr.
Du hast dein Studium im Bereich Wirtschaftsinformatik, Statistik, Mathematik, Data Science oder BWL mit starkem quantitativen Fokus erfolgreich abgeschlossen. Du bringst mindestens 2-3 Jahre Berufserfahrung im Bereich Data Analytics mit, idealerweise im Handelsumfeld (Retail, eCommerce) und bist sicher im Umgang mit Massendaten (Big Data). Du besitzt fortgeschrittene Datenbankkenntnisse in SQL sowie sehr gute Programmierkenntnisse in Python oder R für statistische Analysen. Du verfügst über fundiertes "Data Science Know-How" (Verständnis gängiger Machine Learning Methoden wie Regression, Clustering oder Decision Trees und deren Anwendung auf reale Business-Probleme). Du hast praktische Erfahrung mit modernen Data-Plattformen und Visualisierungstools (z.B. Databricks, Snowflake, MicroStrategy). Analytisches Denken, ein hohes Maß an Eigenverantwortung sowie eine strukturierte Problemlösungskompetenz zeichnen deine Arbeitsweise aus. Du kommunizierst sicher auf Deutsch (mindestens C1) sowie Englisch (mindestens B2).
Deine Aufgaben:
- Transaktionsdatenanalyse: Du verantwortest die Analyse riesiger Mengen an Transaktionsdaten (stationär & eCommerce) der Schwarz Gruppe zur kontinuierlichen Optimierung unserer unternehmensweiten Payment-Prozesse.
- Transaktions-Clearing & Matching: Du entwickelst smarte Analyse-Logiken zur Differenzenklärung und zum Clearing auf Transaktionsebene (z.B. bei Multi-Acquiring-Setups), indem du komplexe Datensätze auch ohne eindeutige Schlüssel (Unique Keys) intelligent miteinander verknüpfst.
- Performance Monitoring & Business Impact: Du konzipierst (Real-Time-)Monitorings zur Sicherstellung einer reibungslosen Zahlungsabwicklung an der Kasse, analysierst die betriebswirtschaftlichen Effekte bei Systemschwankungen (z. B. durch Planzahlen-Vergleiche) und schaffst so datenbasierte Transparenz für den strategischen Austausch mit unseren Zahlungsdienstleistern.
- Advanced Analytics & Fraud Prevention: Du konzipierst erste statistische Use Cases mittels Python oder R und identifizierst proaktiv Anomalien in unstrukturierten Transaktionsdaten zur Erkennung von Betrugsversuchen an der Kasse.
- Reporting & Automatisierung: Du erstellst und automatisierst aussagekräftige Reports und Dashboards (z. B. in Databricks, MicroStrategy, GoogleLooker) zur Steuerung der Performance sowie zur Überwachung und Überprüfung von Acquirer-Fees und Provisionen.
- Schnittstellenfunktion: Du übersetzt komplexe fachliche Fragestellungen aus dem Vertrieb und operativen Geschäft in präzise technische Analyse-Anforderungen.
- Beratung & Strategie: Du stellst die Verfügbarkeit aller relevanten KPIs sicher, leitest datengetriebene Handlungsempfehlungen ab und berätst das Management mit exzellentem "Data Storytelling".
Data Analyst - Advanced Analytics (gn) Arbeitgeber: Schwarz Gruppe
Als Arbeitgeber bietet die Schwarz Gruppe ein dynamisches und innovatives Arbeitsumfeld, in dem du als Data Analyst - Advanced Analytics (gn) nicht nur Verantwortung übernimmst, sondern auch aktiv an der Entwicklung effizienter und nachhaltiger Lösungen mitwirkst. Unsere Unternehmenskultur fördert Eigenverantwortung und analytisches Denken, während wir dir zahlreiche Möglichkeiten zur persönlichen und beruflichen Weiterentwicklung bieten. Zudem profitierst du von modernsten Technologien und einem inspirierenden Team, das gemeinsam an der Optimierung unserer Prozesse arbeitet.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Data Analyst - Advanced Analytics (gn) erhalten könnten
✨Netzwerken, Netzwerken, Netzwerken!
Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit anderen Data Analysts und Branchenprofis in Kontakt zu treten. Teile deine Projekte und Erfolge, um sichtbar zu werden und vielleicht sogar Empfehlungen zu erhalten.
✨Bereite dich auf Interviews vor!
Mach dich mit typischen Fragen im Bereich Data Analytics vertraut und übe deine Antworten. Zeige, dass du nicht nur die technischen Skills hast, sondern auch das analytische Denken, das für die Rolle wichtig ist.
✨Präsentiere deine Projekte!
Erstelle ein Portfolio deiner besten Arbeiten, um potenziellen Arbeitgebern zu zeigen, was du kannst. Nutze Visualisierungstools, um deine Analysen ansprechend darzustellen und deine Ergebnisse klar zu kommunizieren.
✨Bewirb dich direkt über unsere Website!
Wir bei StudySmarter lieben es, Talente zu entdecken! Bewirb dich direkt über unsere Website, um sicherzustellen, dass deine Bewerbung die richtige Aufmerksamkeit erhält. Lass uns gemeinsam an deiner Karriere arbeiten!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Data Analyst - Advanced Analytics (gn) mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Mach deine Bewerbung persönlich:Zeig uns, wer du wirklich bist! Verwende eine freundliche und authentische Sprache in deinem Anschreiben. Erzähl uns, warum du dich für die Stelle als Data Analyst interessierst und was dich an der Arbeit bei StudySmarter begeistert.
Betone deine relevanten Erfahrungen:Stell sicher, dass du deine 2-3 Jahre Berufserfahrung im Bereich Data Analytics klar hervorhebst. Nenn konkrete Projekte oder Herausforderungen, die du gemeistert hast, besonders im Handelsumfeld. Das zeigt uns, dass du die nötigen Skills mitbringst!
Zeige deine technischen Fähigkeiten:Gib uns einen Einblick in deine Kenntnisse in SQL, Python oder R. Wenn du Erfahrung mit modernen Data-Plattformen oder Visualisierungstools hast, erwähne das unbedingt! Wir suchen jemanden, der sich in der Datenwelt wohlfühlt.
Bewirb dich direkt über unsere Website:Wir empfehlen dir, deine Bewerbung direkt über unsere Website einzureichen. So stellst du sicher, dass sie schnell bei uns ankommt und wir dich zügig kontaktieren können. Wir freuen uns auf deine Unterlagen!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Schwarz Gruppe vorbereitet
✨Verstehe die Anforderungen
Mach dich mit den spezifischen Anforderungen der Stelle vertraut. Lies die Jobbeschreibung gründlich durch und überlege, wie deine Erfahrungen im Bereich Data Analytics, insbesondere im Handelsumfeld, dazu passen. Bereite konkrete Beispiele vor, die deine Fähigkeiten in SQL, Python oder R demonstrieren.
✨Bereite dich auf technische Fragen vor
Erwarte technische Fragen zu Datenanalyse-Methoden und -Tools. Übe, wie du Machine Learning Methoden wie Regression oder Clustering erklären und anwenden kannst. Sei bereit, deine Kenntnisse in Databricks oder MicroStrategy zu zeigen und eventuell sogar eine kleine Analyse live durchzuführen.
✨Zeige analytisches Denken
Bereite dich darauf vor, deine Problemlösungsfähigkeiten zu demonstrieren. Überlege dir Beispiele aus deiner bisherigen Berufserfahrung, wo du komplexe Datenprobleme gelöst hast. Erkläre, wie du analytisch an Herausforderungen herangehst und welche Strategien du verwendest, um datenbasierte Entscheidungen zu treffen.
✨Kommunikation ist der Schlüssel
Da die Kommunikation auf Deutsch und Englisch wichtig ist, übe, wie du technische Konzepte klar und verständlich erklären kannst. Bereite dich darauf vor, deine Ergebnisse und Analysen so zu präsentieren, dass auch Nicht-Analysten sie verstehen können. Das zeigt nicht nur deine Fachkenntnisse, sondern auch deine Fähigkeit, im Team zu arbeiten.
