70 Data Specialist Jobs

Analyse und Optimierung von Geschäfts- und Finanzprozessen mit Fokus auf Automatisierung. Mitarbeit an Digitalisierungs- und KI-Initiativen. Erste Erfahrungen mit Excel, SQL, Power BI, Python, Power Automate oder ähnlichen Tools sind von Vorteil. Einblicke in moderne Technologien, KI-Anwendungen und Automatisierungslösungen.

Globale Produktionsplanung mittels Advanced Planning and Optimizer Tool. Sicherstellung der Datenqualität in Planungstools und Stammdaten. 3 Jahre Erfahrung im Supply Chain Management.

Stammdatenpflege (Lieferanten, Artikel) und Bestellabwicklung inklusive Konditionsverhandlung. Sicherer Umgang mit ERP-Systemen und MS Excel ist erforderlich. Gute Deutsch- und Englischkenntnisse werden geboten.

Entwicklung von BI-Lösungen, Reporting und technischer Dokumentation. Erfordert sehr gute SQL-Kenntnisse. Bietet flexible Gleitzeit und Weiterentwicklungsmöglichkeiten.

Stammdatenanalyse und -pflege in SAP, Siemens Teamcenter und CADENAS. Entwicklung von Methoden zur Qualitätsverbesserung und KI-Potenzialen. Erste Erfahrung im Stammdatenmanagement oder PLM/PDM-Systemen. Aufbau eines unternehmensweiten Netzwerks.

Auswertung von Marktforschungsstudien, Erstellung von Reports und grafische Aufbereitung von Studienergebnissen. Sehr gute Excel- und PowerPoint-Kenntnisse sind erforderlich. Mitarbeit an Studien für nationale und internationale Top-Marken.

Annotation von Luftbildern und Sensordaten für KI-Trainingsdatensätze. Erfordert hohe Detailgenauigkeit und Computerkenntnisse. Bietet Karrierestart und umfassende Schulung.

Gestaltung, Dokumentation und Verbesserung von Engineering-Datenstrukturen, Prozessen und Datenmodellen in Systemen wie Teamcenter und SAP S/4HANA. Mindestens 10 Jahre Erfahrung in Engineering/Produktdatenmanagement. Flexible Arbeitszeiten.

SAP SD/MM/TM-Prozesse betreuen, Anwender unterstützen und Systemverbesserungen vorantreiben. Mindestens 4 Jahre Erfahrung in SAP ERP Supply Chain. Wissenstransfer fördern.

Definieren und Implementieren von gruppenweiten Standards für Data Cataloguing, Metadatenmanagement und Data Governance. Mindestens 5 Jahre Erfahrung in Data Governance oder Data Management. Bietet Flexi Time & Home-Office.

Erstellung und Betrieb von Datenpipelines auf Databricks mit Python. Mindestens 3 Jahre Erfahrung in DevOps/Data Engineering mit Fokus auf Produktionslösungen. Flexible Arbeitszeiten und Home-Office.

Anlage und Pflege von Artikel-, Materialnummern und Stücklisten. Erfahrung im Packmittelmanagement oder SAP Stammdatenorganisation ist von Vorteil. Möglichkeit zur persönlichen Weiterentwicklung in einem internationalen Pharmaunternehmen.

Analyse von Geschäftsanforderungen, Definition von KPIs und Reporting-Lösungen. 2-5 Jahre Erfahrung in Business Analytics oder Projektmanagement. Fließende Deutsch- und Englischkenntnisse.

Entwicklung und Optimierung von Data Warehouse, Data Marts, OLAP Cubes und ETL-Prozessen. Mindestens 5 Jahre Erfahrung in Data Warehouse Entwicklung mit Microsoft SQL Server und SSIS. Flexible Arbeitszeiten und Weiterbildungsbudget.

Bearbeitung von Kundenaufträgen, Provisionsabrechnung und Datenmanagement. Kaufmännische Ausbildung und routinierter Umgang mit MS Excel sind erforderlich. Langfristige Anstellung mit abwechslungsreicher Tätigkeit.

Entwicklung und Verbesserung von Java- und Fullstack-Anwendungen, Weiterentwicklung in Cloud-Umgebungen. Mindestens 4-5 Jahre Praxiserfahrung in der Softwareentwicklung mit Java (17-21) und Spring Boot. Flexible Arbeitszeit und 60% Teleworking.