Auf einen Blick
- Aufgaben: Analysiere riesige Transaktionsdaten und entwickle smarte Analyse-Logiken für optimierte Zahlungsprozesse.
- Unternehmen: Teil der Schwarz Gruppe mit Fokus auf innovative Lösungen und Teamarbeit.
- Vorteile: Attraktive Vergütung, flexible Arbeitszeiten und Entwicklungsmöglichkeiten in einem dynamischen Umfeld.
- Weitere Informationen: Wachstumsorientiertes Team mit spannenden Herausforderungen im Bereich Advanced Analytics.
- Warum dieser Job: Übernimm Verantwortung und gestalte die Zukunft des Zahlungsverkehrs mit fortschrittlicher Datenanalyse.
- 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).
Du hast Lust auf eine neue Herausforderung? Im #TeamSCOS beraten wir die Unternehmen der Schwarz Gruppe bei der Abwicklung administrativer Themen und organisatorischer Veränderungsvorhaben. Bei uns kannst du Verantwortung übernehmen und mit uns gemeinsam effiziente sowie nachhaltige Lösungen entwickeln.
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 (m/w/d) Arbeitgeber: Schwarz Gruppe
Als Arbeitgeber bietet die Schwarz Gruppe ein dynamisches und innovatives Arbeitsumfeld, in dem du als Data Analyst - Advanced Analytics (m/w/d) nicht nur Verantwortung übernimmst, sondern auch aktiv zur Optimierung von Zahlungsprozessen beiträgst. Mit einem starken Fokus auf Mitarbeiterentwicklung und einer offenen Unternehmenskultur fördern wir deine berufliche Entfaltung durch spannende Projekte und moderne Technologien. Zudem profitierst du von flexiblen Arbeitszeiten und der Möglichkeit, in einem internationalen Team zu arbeiten, was dir eine einzigartige Perspektive auf die Herausforderungen im Handelsumfeld eröffnet.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Data Analyst - Advanced Analytics (m/w/d) erhalten könnten
✨Netzwerken, Netzwerken, Netzwerken!
Nutze LinkedIn und Xing, um mit Leuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Oft sind es persönliche Empfehlungen, die den entscheidenden Unterschied machen!
✨Sei proaktiv!
Warte nicht darauf, dass Stellen ausgeschrieben werden. Kontaktiere Unternehmen direkt über unsere Website und zeige dein Interesse an einer Zusammenarbeit. Das kann Türen öffnen!
✨Bereite dich auf Interviews vor!
Mach dir Gedanken über typische Fragen im Bereich Data Analytics und übe deine Antworten. Zeige, dass du nicht nur die technischen Skills hast, sondern auch das analytische Denken, das wir suchen.
✨Zeige deine Projekte!
Hast du an spannenden Projekten gearbeitet? Teile diese in deinem Portfolio oder auf GitHub. So können wir sehen, was du drauf hast und wie du Probleme angehst!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Data Analyst - Advanced Analytics (m/w/d) 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, und wie du dabei deine Fähigkeiten in SQL, Python oder R eingesetzt hast.
Zeige dein Data Science Know-How:Erkläre, wie du gängige Machine Learning Methoden angewendet hast. Wir wollen wissen, wie du Regression, Clustering oder Decision Trees genutzt hast, um echte Business-Probleme zu lösen. Das zeigt uns, dass du das nötige Wissen mitbringst!
Bewirb dich über unsere Website:Wir empfehlen dir, deine Bewerbung direkt über unsere Website einzureichen. So stellst du sicher, dass wir alle Informationen schnell und einfach erhalten. Und vergiss nicht, deine Unterlagen gut zu strukturieren – das macht es uns leichter, dich kennenzulernen!
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, vielleicht sogar durch praktische Beispiele oder kleine Demos.
✨Analytisches Denken demonstrieren
Zeige während des Interviews dein analytisches Denken. Erkläre, wie du komplexe Datensätze analysierst und Probleme strukturiert löst. Du könntest auch ein Beispiel für eine Herausforderung geben, die du in der Vergangenheit gemeistert hast, um deine Problemlösungskompetenz zu verdeutlichen.
✨Kommunikation ist der Schlüssel
Da die Kommunikation auf Deutsch und Englisch wichtig ist, übe, deine Gedanken klar und präzise auszudrücken. Bereite dich darauf vor, technische Konzepte einfach zu erklären, als würdest du sie jemandem ohne technischen Hintergrund präsentieren. Das zeigt nicht nur deine Fachkenntnisse, sondern auch deine Fähigkeit, komplexe Informationen verständlich zu machen.
