
Datenanalyse und Reporting zur Unternehmenssteuerung. Erstellung von Budgets und Präsentationen. Mehrjährige Berufserfahrung als Data Analyst oder Senior Controller im internationalen Umfeld. SAP FI-Kenntnisse.

Erstellung, Entwicklung und Wartung von Dashboards und Reports. Analyse von Daten zur Identifizierung von Trends. Sicherstellung der Datenqualität. Sehr gute Oracle-SQL-Kenntnisse. Analyse, Interpretation und Visualisierung von Daten.

Administration des Data Warehouse, Erstellung von Auswertungen und Power BI Reports. Erforderlich sind SQL-Grundkenntnisse und Erfahrung mit Azure Data Factory & Azure SQL. Angebot: Flexible Arbeitszeiten und Home Office.

Analyse von Sportwetten-Daten, Erstellung von Power BI Berichten und Datenmodellen. Erfordert Erfahrung in Datenmodellierung, Power BI Service und SQL. Bietet Arbeit mit State-of-the-Art Technologien und flexible Arbeitszeiten.

Analyse bestehender Datenquellen, Systeme und Schnittstellen. Erstellung von Prognosen zu Kapazitäten und Fluktuation mittels Strategic Workforce Planning. Mehrjährige Erfahrung in Data Analytics oder People Analytics erforderlich. Hervorragende Entwicklungsmöglichkeiten.

Datenanalyse mit Google BigQuery, Erstellung von Dashboards mit Looker Studio und Power BI. Mindestens 4 Jahre Erfahrung in Business Intelligence oder Data Analytics. Flexible Arbeitszeiten und Remote Work.

Eigenständige Durchführung von Ad-hoc-Analysen zu logistischen Fragestellungen. Erstellung und Pflege von Reports und Dashboards. Sehr gute SQL-Kenntnisse erforderlich. Flexible Arbeitszeiten und Remote-Work-Möglichkeiten.

Analyse von Nutzerverhalten zur Identifizierung von Optimierungspotenzialen. Durchführung von A/B-Tests mit CRO-Plattformen. 2-3 Jahre Erfahrung in Conversion Rate Optimization. Bietet Einblicke in CVR und AoV.

Kaufmännischer Vertrieb und technische Beratung internationaler Kunden im After Sales. Erfahrung in der Planung und Umsetzung technischer Projekte ist erforderlich. Langfristige Beschäftigungsmöglichkeit.

Entwickeln und betreiben Sie Databricks-Pipelines mit Python und Lakeflow. Erfahrung mit Azure Data Factory und DataOps ist erforderlich. Sie arbeiten an der Erstellung zuverlässiger Datenpipelines und profitieren von der Möglichkeit, an unternehmensweiten Standards mitzuwirken.

Führung eines Data Engineering Teams; Design, Aufbau und Betrieb skalierbarer Databricks Pipelines mit Python. Erfahrung mit Azure Data Factory und DataOps-Prinzipien ist erforderlich. Möglichkeit zur Kostenmanagement und Performance-Optimierung.

Entwicklung und Betrieb skalierbarer Datenpipelines, Integration, Transformation und Bereitstellung von Daten. Mindestens drei Jahre Berufserfahrung im Data Engineering, sehr gute SQL-Kenntnisse. Mitgestaltung einer modernen Data- & Analytics-Plattform.

Entwicklung und Umsetzung von Data-&-Analytics-Lösungen, Datenmodellen und Reporting-Lösungen. Gute SQL-Kenntnisse sind erforderlich. Flexible Arbeitsmodelle und individuelle Weiterentwicklung werden geboten.

Konzeption und Umsetzung von Datenmodellen in SAP BW und SAP Datasphere. Entwicklung von Dashboards in SAP Analytics Cloud (SAC). Erfahrung in der Datenmodellierung mit SAP BW und SAC-Planung. Mentoring-Programm und Weiterbildungsmöglichkeiten.

Unterstützung bei Digitalisierungs- und Automatisierungsprojekten im Steuerbereich, Mitarbeit beim Aufbau von KI-gestützten Wissensdatenbanken. Gute MS-Office-Kenntnisse, insbesondere Excel, sind erforderlich. Bietet ein Hybrid-Arbeitsmodell und Weiterbildungsmöglichkeiten.
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