Datenanalyse für intelligente Rechtsinformation, mit SQL-Abfragen in AWS Redshift und Finanzsystemen, sowie Tableau-Dashboards. Mindestens 2 Jahre Berufserfahrung in Data Analytics und ausgeprägte SQL-Kenntnisse erforderlich. Flexible Arbeitszeiten und Homeoffice-Anteil möglich.
Datenanalyse und Reporting für intelligente Rechtsinformationen mit SQL, Tableau und Python. Ausgeprägte SQL-Kenntnisse und Python-Erfahrung für fortgeschrittene Analysen erforderlich. Flexible Arbeitszeiten und Homeoffice-Anteil möglich.
Power-BI-Dashboards und ETL-Pipelines mit Python/SQL bei Beratungsfirma für B2B-Champions entwickeln. Erfahrung mit Databricks, Snowflake oder Azure erforderlich. Vielfältige Projekte bei B2B-Champions.
Aufbau und Optimierung von Analytics-Lösungen und Dashboards mit SQL und BI-Tools bei Produkthersteller mit 800+ Mitarbeitern. Sehr gute Kenntnisse in SQL, Datenbanken, Excel und BI-Tools erforderlich. Datenanalyse für 10 Standorte und 800+ Mitarbeiter.
Konzeption von Power BI Dashboards für B2B Champions, Implementierung von ETL-Pipelines mit Python/SQL. Erfahrung mit Power BI (DAX/Modellierung) und Cloud-Plattformen wie Databricks/Snowflake/Azure erforderlich. Arbeit mit internationalen B2B Champions.
Building intuitive dashboards and enabling self-service analytics for a well-funded tech company. Deep cross-domain experience and translating business needs into scalable data products required. Employee stock ownership program, dedicated learning budget.
Einführung eines internen Data Warehouse und Gestaltung des Konzern-Reportings für Immobilienentwickler. Erfahrung in der Analyse fachlicher Anforderungen und Datenmodelle erforderlich. Zusätzliche Urlaubstage und flexible Arbeitszeiten.
Analyse von Geschäftsdaten und Erstellung von Power BI Dashboards für Handels- und Finanzbereiche. Mehrjährige Berufserfahrung in der Datenanalyse von Vorteil. 5% Treuebonus auf den Jahreseinkauf, Essenszuschuss.
Entwicklung und Umsetzung von Datenvisualisierungs-, Reporting- und Dashboardlösungen für eine Bank mit Fokus auf digitale Finanzbegleitung. Studium in Informatik, Statistik oder Data Science erforderlich. Umfangreiches Gesundheitsangebot und professionelle Einschulung.
Datenanalysen für pharmazeutische Unternehmen in der Healthcare-Kommunikation, mit Python und NoSQL-Datenbanken. Versierter Umgang mit Python (Pandas, Jupyter) und sehr gute Kenntnisse in NoSQL-Datenbanken (Elasticsearch, Kibana) erforderlich. Freie Zeiteinteilung, Mitgestaltungsmöglichkeiten.
Aufbereitung von Daten für Kunden-Reporting und KI-Anwendungen, Unterstützung bei Proof-of-Concepts in IT-Beratung. Erfahrung mit Microsoft Power BI erforderlich. Moderner Data-Stack und starke Data-Community.
Entwurf und Pflege von Datenmodellen und SQL-Views für Möbelbeschläge-Hersteller mit 9.000+ Mitarbeitern. Sehr gute SQL-, Python- und DAX-Kenntnisse erforderlich. Freiraum für eigenverantwortliches Arbeiten, abgestimmte Weiterbildungsmaßnahmen.
Echtzeitdatenverarbeitung in Databricks und Aufbau moderner Datenarchitekturen mit Snowflake. Mindestens 3 Jahre Erfahrung in Data Projekten mit SQL, Python und CI/CD erforderlich. Flexible Arbeitszeiten und HomeOffice.
Analyse von Supply-Chain-Daten für globalen Logistikdienstleister, Erstellung von Visualisierungen und Identifizierung von Optimierungspotenzialen. Erfahrung mit Excel, PowerBI, R/Python oder SQL erforderlich. Breites, eigenverantwortliches Aufgabenspektrum.
Ansprechperson für PANDA-Vertriebsdatenplattform bei regionalem Finanzdienstleister, Aufbau und Analyse großer Datenmengen für strategische Entscheidungen. Mehrjährige Erfahrung im Bankenumfeld und sicherer Umgang mit SQL/Python erwartet. Homeoffice, flexible Arbeitszeiten und Sportangebot der Sportunion.
KPIs definieren und datengetriebene Features für Anlageplattformen entwickeln. Mindestens 3 Jahre BI-Erfahrung mit R unbedingt erforderlich. 4-Tage-Woche mit 30 Tagen Urlaub.
Entwicklung und Implementierung von Machine-Learning-Modellen für Marketing-Datenprodukte bei XXXLdigital, einem Omnichannel-Möbelhändler. Mindestens 5 Jahre Erfahrung in Marketing Analytics und Python erforderlich. Kostenlose Getränke und frisches Obst.
Datenmanagement, -modellierung und -visualisierung in Beratungsprojekten für Banken und Finanzdienstleister bei Professional Services Anbieter. Berufserfahrung in Bank oder Unternehmensberatung erforderlich. Flexible Arbeitszeiten.
Onboarding pricing data partners and building automated pipelines for a leading furniture retailer's e-commerce unit. 5+ years e-commerce or consulting experience required. Modern workspaces, discounted canteen meals.
Entwicklung von Designstandards und Datenmodellen für BI-Dashboards in der Energiebranche, Koordination externer BI-Developer. Mehrjährige Erfahrung in Dashboard-Entwicklung und fortgeschrittene SQL-Kenntnisse erforderlich. Flexible Arbeitszeiten und mobiles Arbeiten möglich.
Entwicklung von Datenpipelines mit Python und Erstellung von BI-Dashboards in einem internationalen Industriekonzern. Studium in Informatik oder verwandtem Feld erforderlich. Eigenverantwortliches Arbeiten mit Entwicklungsmöglichkeiten.
Erstellung und Weiterentwicklung von Reports und BI-Landschaften mit Power BI und DWH-Daten für Hersteller von dekorativen Wohnraumleuchten. Abgeschlossene kaufmännische oder technische Ausbildung sowie gute Power BI- und SQL-Kenntnisse erforderlich. Eingeschränkte 4-Tage-Woche und geförderte Betriebskantine mit Dachterrasse.
Extrahieren, transformieren und laden von Daten aus unterschiedlichen Quellen für Prüfungsrelevante Analysen. Fundierte Kenntnisse in R, Python, SQL und PowerBI erforderlich. Exzellente Trainingsprogramme und flexible Arbeitszeiten.
Entwurf, Optimierung und Wartung von Datenpipelines für BI-Berichte, APIs und Produktfunktionen auf Google Cloud Platform bei Medienkonzern mit digitalem Fokus. Mindestens 3 Jahre Data Engineering Erfahrung, fundierte SQL-Kenntnisse und Python-Entwicklung erforderlich. Flexible Arbeitszeiten und Homeoffice-Möglichkeit.
Designing scalable data platforms and AI solutions on cloud environments like Azure. 5+ years of data solution design and Python/SQL programming required. Access to international network, outstanding work-life balance.
Analyzing user funnels and building LTV models for creator tools, smart dashboards, and interactive overlays. 4-7+ years in Product/Growth Analytics with advanced SQL skills required; startup background a strong plus. Freedom to explore new approaches, develop internal tools.
Erfassung, Transformation und Speicherung von Daten aus diversen Quellen für Intralogistiksysteme. Erfahrung mit ETL-Prozessen und SQL erforderlich. Home-Office-Modell mit flexiblen Arbeitszeiten.
Entwicklung und Automatisierung von Datenmodellen für globale Logistik mit Fokus auf ETL-Prozesse und Datenpipelines. Abgeschlossene technische Ausbildung mit IT-Schwerpunkt und Berufserfahrung im Data Analytics erforderlich. Tageweises Home-Office, Parkplatz und Öffi-Anbindung.
Designing and building scalable data platforms with Databricks and Microsoft Fabric for business innovation. 5+ years of data solution design and cloud platform experience required. Access to international network, outstanding work-life balance.
Aufbau von Cloud-Datenplattformen mit Databricks, Snowflake oder Microsoft Fabric für externe Kundenprojekte. Mehrjährige Erfahrung in der Umsetzung von Projekten mit dbt, Azure Data Factory oder AWS Glue erforderlich. Übernahme sämtlicher Kosten für externe Zertifizierungen und Fachschulungen.