Netto Marken-Discount

(Junior) Analyst Data & Customer Insights (m/w/d)

Stellenbeschreibung:

(Junior) Analyst Data & Customer Insights (m/w/d)

Netto Marken-Discount stellt täglich die Versorgung von Millionen von Kunden mit Lebensmitteln und Artikeln des täglichen Bedarfs in über 4.260 Standorten und 20 Logistiklägern sicher. Zur Unterstützung der notwendigen Logistik-, Personal-, Beschaffungs- und Verwaltungsprozesse wird eine Vielzahl von Standard- und eigenentwickelter Software eingesetzt.

Unser motiviertes Team entwickelt Lösungen im Bereich Customer Insights. Dabei kommt ein breites Spektrum an modernen Technologien und Werkzeugen zum Einsatz. Durch unseren agilen Ansatz schaffen wir zügig und qualitativ hochwertigen Nutzen für unsere internen und externen Kunden.

Deine Aufgaben

  • Analyse von Daten verschiedener Quellen zur Gewinnung von Erkenntnissen, die datengetriebene Entscheidungen in Bezug zum Kunden ermöglichen
  • Enge Zusammenarbeit mit funktionsübergreifenden Teams, um Nutzerverhalten und geschäftliche Auswirkungen zu verstehen, Chancen zu erkennen und Hypothesen zu überprüfen
  • Weiterentwicklung des internen Analyseportfolios auf Basis von Maschinellem-Lernen
  • Erarbeitung eines tiefgreifenden Verständnisses des Kundenverhaltens
  • Implementierung und Weiterentwicklung von neuen Selektionsverfahren und Algorithmen für das Direktmarketing
  • Durchführen von Ad-hoc-Analysen und Erstellung von Prognosemodellen zum Begleiten von Entscheidungsprozessen entlang des gesamten Kundenlebenszyklus
  • Überführung von Selektionen in automatisierte Prozesse in Zusammenarbeit mit der IT

Du bringst

  • Akademischer Hintergrund in Datenwissenschaft, Informatik, Mathematik, Statistik/Ökonometrie oder einem verwandten Bereich
  • Ausgeprägte analytische Kompetenz und die Fähigkeit, auf der Basis von Daten umsetzbare Erkenntnisse zu generieren
  • Fähigkeiten im Bereich Data Science und Kenntnisse in Python oder R, sowie SQL zur Abfrage von relationalen Datenbanken und Datenextraktion
  • Kenntnisse im Bereich des Maschinellen-Lernens zur Lösung von Clustering-, Klassifizierungs-, Regressions- und Simulationsanalysen
  • Wünschenswert sind Erfahrung mit Big-Data-Technologien (vorzugsweise Azure-Stack und Databricks) und mit Datenvisualisierungswerkzeugen wie Microsoft PowerBI oder KNIME
  • Hervorragende Kommunikations- und Kooperationsfähigkeit zur effektiven Zusammenarbeit mit funktionsübergreifenden Teams
  • Ein hohes Maß an Selbstständigkeit und Motivation, um herausfordernde und abwechslungsreiche Aufgaben erfolgreich umzusetzen
  • Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse

Wir bieten

  • Flexible Arbeitszeiten und Möglichkeit zum mobilen Arbeiten
  • 30 Tage Urlaub und Sonderurlaub zu besonderen Ereignissen
  • Sicherer Arbeitsplatz mit unbefristetem Arbeitsvertrag
  • Klimatisierte Büros mit moderner Hard- und Software
  • Regelmäßige Fort- und Weiterbildungsmaßnahmen
  • Abwechslungsreiche Versorgung für jeden Geschmack in der hauseigenen Kantine & Cafeteria
  • Direkte Lage an der A93, gute Parkmöglichkeiten mit E-Lade-Stationen und Bushaltestelle direkt am Standort (RVV Linie 41 und 42)
  • Zusätzliche Dienstleistungen wie hauseigener Textil-Reinigungsservice und Packstation
  • Betriebssportangebote als Ausgleich zum beruflichen Alltag
  • Weitere Mitarbeitervorteile wie 10% auf Netto-Reisen, lokale Rabatte, Verlosung von Heimspiel-Tickets des SSV Jahn Regensburg, Corporate Benefits und Jobrad-Leasing
  • Ein motiviertes und kollegiales Team

Bitte geben Sie in Ihrer Bewerbung Ihren frühestmöglichen Eintrittstermin und Ihre Gehaltsvorstellung an. Wir freuen uns auf Ihre vollständige Bewerbung!

#J-18808-Ljbffr
NOTE / HINWEIS:
EnglishEN: Please refer to Fuchsjobs for the source of your application
DeutschDE: Bitte erwähne Fuchsjobs, als Quelle Deiner Bewerbung

Stelleninformationen

  • Veröffentlichungsdatum:

    02 Jan 2026
  • Standort:

    WorkFromHome
  • Typ:

    Vollzeit
  • Arbeitsmodell:

    Vor Ort
  • Kategorie:

  • Erfahrung:

    2+ years
  • Arbeitsverhältnis:

    Angestellt

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