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FĂĽr Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Analysiere Daten und entwickle moderne Prognosen fĂĽr das Merchandise Planning.
- Arbeitgeber: Führender Sportgroßhändler mit innovativem Ansatz.
- Mitarbeitervorteile: Attraktives Gehalt, flexible Arbeitszeiten und Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Andere Informationen: Dynamisches Team mit groĂźartigen Entwicklungschancen.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft des Einkaufs mit datenbasierten Insights und Analysen.
- GewĂĽnschte Qualifikationen: Studium in Data Science oder verwandten Bereichen und Erfahrung als Data Analyst.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 36000 - 60000 € pro Jahr.
Worum es geht: Wir suchen einen Data Analysten, der eine zentrale Rolle im datenbasierten Merchandise Planning eines führenden Sportgroßhändlers übernimmt. Ziel der Position ist es, Einkauf, Category Management und Warensteuerung mit modernen Analytics-Methoden, klaren Insights und präzisen Forecasts aktiv zu steuern, was die Sortimentsgestaltung und Mengenplanung betrifft. Der Fokus der Rolle liegt auf Business Intelligence, Datenanalyse und Warensteuerung.
Deine Aufgaben:
- Analytics / Forecasting & Bestandssteuerung: Du entwickelst moderne Nachfrageprognosen (z. B. Saisonalitäts- und Cluster‑Modelle), um den Warenfluss (Supply, Inventory, NOS) proaktiv zu optimieren. Durch Trend‑ und What‑if‑Analysen lieferst du die Entscheidungsgrundlage für die strategische Sortiments‑ und Mengenplanung. Du analysierst große Verkaufs‑, Bestands‑ und Bewegungsdaten aus ERP‑, Warenwirtschafts‑ und Retail‑Systemen.
- BI‑Architektur & Insights: Du konzipierst und automatisierst BI‑Dashboards sowie KPI‑Systeme, die Einkauf und Category Management echte Handlungsempfehlungen statt nur Rohdaten liefern. Du transformierst komplexe Datenmengen in verständliche Insights zur kontinuierlichen Performance‑Steuerung.
- Data Foundation: Du sicherst die Datenintegrität in den Quellsystemen und baust eine "Single Source of Truth" für das gesamte Merchandise Planning auf. Du arbeitest eng mit der IT zusammen, um Datenanomalien frühzeitig zu erkennen und Reporting‑Prozesse effizient zu skalieren.
Unsere Anforderungen:
- Akademischer Hintergrund: Abgeschlossenes Studium in Data Science, Wirtschaftsinformatik, Statistik, Mathematik, BWL oder vergleichbar.
- Berufserfahrung: Mehrjährige Erfahrung als Data Analyst, BI Analyst oder im Umfeld von Retail-/Wholesale‑Analytics.
- Technisches Skillset: Fundierte Kenntnisse in SQL und/oder Python.
- Analytische Stärke: Ausgeprägte Fähigkeiten in quantitativer Analyse und Modellierung.
- Prozessverständnis: Souveränes Verständnis von Retail- und Warenflussprozessen (Bestand, Forecasting, OOS, Wareneingänge, Abverkaufsdynamik).
- Kommunikationsstärke: Fähigkeit, komplexe Daten so aufzubereiten, dass sie zu klaren Handlungsempfehlungen für Fachbereiche führen.
Data Analyst (m/w/d) - Business Intelligence & Merchandise Analytics Arbeitgeber: Stryker Corporation
Kontaktperson:
Stryker Corporation HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Data Analyst (m/w/d) - Business Intelligence & Merchandise Analytics
✨Netzwerken, Netzwerken, Netzwerken!
Nutze LinkedIn und andere Plattformen, um mit Leuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Oft sind es persönliche Empfehlungen, die uns den entscheidenden Vorteil verschaffen, also lass uns aktiv sein und Beziehungen aufbauen!
✨Sei proaktiv bei der Jobsuche
Warte nicht darauf, dass die Stellenanzeigen zu dir kommen! Schau regelmäßig auf unserer Website vorbei und bewirb dich direkt. Je schneller wir handeln, desto besser stehen unsere Chancen!
✨Bereite dich auf Interviews vor
Mach dir Gedanken über typische Fragen, die in einem Interview für einen Data Analysten gestellt werden könnten. Lass uns auch Beispiele für unsere bisherigen Projekte parat haben, um unsere Fähigkeiten zu demonstrieren!
✨Zeige deine Leidenschaft für Daten
Lass uns in Gesprächen und Interviews unsere Begeisterung für Daten und Analytics zeigen. Wenn wir authentisch und motiviert auftreten, wird das sicher positiv wahrgenommen!
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Data Analyst (m/w/d) - Business Intelligence & Merchandise Analytics
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Mach deine Bewerbung persönlich: Zeig uns, wer du bist! Verwende eine freundliche und authentische Sprache in deinem Anschreiben. Erzähl uns, warum du dich für die Position als Data Analyst interessierst und was dich an unserem Unternehmen begeistert.
Betone deine relevanten Erfahrungen: Stell sicher, dass du deine Erfahrungen im Bereich Datenanalyse und Business Intelligence klar hervorhebst. Nenn konkrete Beispiele, wie du mit SQL oder Python gearbeitet hast und welche Erfolge du erzielt hast. Das macht einen groĂźen Unterschied!
Klarheit ist der Schlüssel: Achte darauf, dass deine Bewerbung strukturiert und übersichtlich ist. Verwende Absätze und Aufzählungen, um wichtige Informationen hervorzuheben. So können wir schnell erkennen, dass du die richtige Person für die Stelle bist.
Bewirb dich 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 sie zügig bearbeiten können. Wir freuen uns auf deine Unterlagen!
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Stryker Corporation vorbereitest
✨Verstehe die Rolle und das Unternehmen
Mach dich mit der Position des Data Analysts und den spezifischen Anforderungen vertraut. Informiere dich über den Sportgroßhändler, seine Produkte und die aktuellen Trends im Bereich Merchandise Planning. So kannst du gezielte Fragen stellen und zeigen, dass du wirklich interessiert bist.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Denke an konkrete Projekte oder Erfahrungen, die deine Fähigkeiten in der Datenanalyse und Business Intelligence demonstrieren. Bereite Beispiele vor, die deine Kenntnisse in SQL, Python und deine analytischen Fähigkeiten unter Beweis stellen. Das hilft dir, deine Eignung für die Rolle zu untermauern.
✨Stelle Fragen zur BI-Architektur
Zeige dein Interesse an der BI-Architektur des Unternehmens, indem du Fragen stellst, wie sie ihre Dashboards und KPI-Systeme gestalten. Das zeigt, dass du nicht nur die technischen Aspekte verstehst, sondern auch, wie diese zur Entscheidungsfindung beitragen.
✨Kommuniziere klar und präzise
Da die Rolle viel mit der Aufbereitung komplexer Daten zu tun hat, ist es wichtig, dass du während des Interviews klar und präzise kommunizierst. Übe, wie du technische Informationen einfach und verständlich erklären kannst, um deine Kommunikationsstärke zu demonstrieren.