Data Analyst (m/w/d)

Wir suchen dich als Data Analyst (m/w/d) am Standort Mainhausen (hybrid), um den internationalen SPORT 2000 Verbund mit datengetriebenen Insights, modernen Analytics-Systemen und hochwertiger Datenqualität zu stärken.

Deine Benefits:

• Hybrides Arbeiten im 60/40‑Modell
• Flexible und eigenverantwortliche Arbeitszeitgestaltung
• Individuelle Weiterbildungen & maßgeschneiderte Förderprogramme
• Flache Hierarchien & kurze Entscheidungswege
• Modernes IT‑Set‑up (SAS VIYA, Power BI, Cloud-Tools)
• JobRad, kostenfreie Parkplätze, bezuschusstes Mittagessen
• Betriebliches Gesundheitsmanagement & Unterstützung bei Altersvorsorge
• Teil eines großen internationalen Netzwerks mit über 3.000 Sportfachgeschäften

Deine Hauptaufgaben:

• Weiterentwicklung und Betrieb von Analysesystemen , insbesondere SAS VIYA
• Aufbau und Pflege von Frameworks für ETL/ELT, Reporting und Datenqualität
• Analyse komplexer Datenbestände zur Identifikation von Trends & Wachstumspotenzial
• Erstellung interaktiver Dashboards (SAS, Power BI, Power Query)
• Sicherstellung der Datenqualität durch Prüf- und Bereinigungsprozesse
• Definition & Implementierung von Systemen zur Datenerfassung und -integration
• Mitarbeit bei der Weiterentwicklung internationaler POS-Datenprozesse
• Zusammenarbeit mit Category Management, Projektmanagement & internationalen Stakeholdern
• Einhaltung von Data‑Governance, Datenschutz & Compliance-Richtlinien

Dein Profil:

• Abgeschlossenes Studium (Wirtschaftsinformatik, Informatik, Statistik, Mathematik o.Ä.)
• 3–5 Jahre Berufserfahrung als Data Analyst, idealerweise im Sport‑ oder Retail‑Umfeld
• Sehr gute Kenntnisse in SAS, SQL, Datenmodellierung (Star Schema / Data Vault)
• Erfahrung mit Power BI, SAS VIYA, Power Query
• Kenntnisse von Datenformaten (CSV, JSON, XML, EDI/EDIFACT)
• Grundlagen in Machine Learning (SAS/SPSS oder Python)
• Erfahrung mit ETL‑Frameworks (z. B. Azure Data Factory)
• Kenntnisse zu Retail‑KPIs (Sell‑through, GMROI etc.)
• Gute Englischkenntnisse; Französisch wünschenswert
• Verständnis von Datenschutz (DSGVO) und Data‑Governance

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