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Data Analyst (m/w/d)

HyPlus Technology GmbH Ratingen, Nordrhein-Westfalen, GermanyEst. Est. EUR 55,000–68,000 / yearMid

Estimated range based on role, country and industry — not published by the company.

Key requirements

  • Python
  • Sql
  • Airflow
  • Dbt
  • Ci/Cd
  • Machine Learning
  • Data Science
  • Tableau
  • Sap
  • Erp
Über uns: HyPlus ist Dein Wegbegleiter im digitalen Wandel. Gemeinsam mit unseren Kund:innen entwickeln wir strukturiert, partnerschaftlich und mit klarem Fokus auf nachhaltigen Mehrwert, deren digitale DNA. Wir begleiten Unternehmen von der Anforderungsanalyse über Architektur, Softwareentwicklung und Implementierung bis hin zum Betrieb. Mit rund 800 Kolleg:innen in Deutschland, Polen, Litauen, Rumänien und Indien verbinden wir technologische Exzellenz mit Branchenkompetenz in Automotive, Handel, Banken & Versicherungen sowie dem öffentlichen Sektor. Wir begrüßen Bewerberinnen und Bewerber, die sich bereits mit modernen KI-gestützten Entwicklungstools und generativer KI beschäftigen oder Interesse daran haben, diese sinnvoll in ihren Arbeitsalltag zu integrieren. Den reflektierten Einsatz von KI sehen wir als wertvolle Ergänzung zu technischem Know-how und eigenständigem Denken. Als Data Analyst beantwortest du fachliche Fragestellungen eigenverantwortlich mit Daten: Du analysierst, modellierst innerhalb bestehender Strukturen, baust Dashboards und bringst deine Ergebnisse so auf den Punkt, dass Fachbereiche damit arbeiten können. Konzeption von KPI-Systemen und Datenmodellen gestaltest du mit – ohne sie allein verantworten zu müssen – und übernimmst Schritt für Schritt eigene Themenbereiche wie Datenqualität, Reporting-Standards oder Self-Service-Enablement. Eigenverantwortliche Durchführung von Datenanalysen innerhalb bestehender Analytics- und BI-Lösungen – von der Klärung der Fragestellung bis zur Ergebnispräsentation Übersetzung fachlicher Anforderungen in Auswertungslogiken, Kennzahlendefinitionen und prüfbare Hypothesen Aufbereitung, Verknüpfung und Plausibilisierung heterogener Datenbestände mit SQL sowie Analysesprachen wie Python oder R Durchführung explorativer und deskriptiver Analysen, etwa Mustererkennung, Segmentierung, Kohorten- und Zeitreihenanalysen oder A/B-Tests Umsetzung und Weiterentwicklung analytischer Datenmodelle in bestehenden Data-Warehouse- und Lakehouse-Strukturen, z. B. auf Basis von Star-Schema oder dimensionaler Modellierung Entwicklung und Pflege interaktiver Dashboards und Reports mit gängigen BI-Plattformen wie Power BI, Tableau, Qlik oder IBM Cognos, inklusive Modellierungs- und Formelsprachen wie DAX Mitarbeit an der Konzeption von KPI- und Kennzahlensystemen sowie an wiederverwendbaren semantischen und Reporting-Layern Analyse und Optimierung von Queries, Datenmodellen und Reporting-Workloads mit Blick auf Laufzeit und Nachvollziehbarkeit Sicherstellung von Datenqualität durch Validierungsregeln, Reconciliation-Prozesse und Root-Cause-Analysen bei Auffälligkeiten Umsetzung von Berechtigungs- und Row-Level-Security-Konzepten sowie Dokumentation von Datenmodellen, Transformationslogik und Geschäftsregeln Einsatz KI-gestützter Werkzeuge und generativer KI zur Unterstützung von Analyse, Dokumentation, Tests und Qualitätssicherung – inklusive der KI-Assistenzfunktionen in BI-Plattformen Adressatengerechte Aufbereitung von Ergebnissen für Fachbereiche und Projektstakeholder, inklusive Data Storytelling Abstimmung mit Data-Engineering-Teams zu Datenbereitstellung, Schnittstellen und Modellanpassungen Mitarbeit an Change Requests, Incident-Bearbeitung und Roll-outs neuer Features im Betrieb der Analytics-Lösungen Unterstützung von Fachbereichen bei Self-Service-Analytics sowie Mitwirkung an Schulungen und Wissenstransfer Unterstützung von Junior-Kolleg:innen im Tagesgeschäft und Teilnahme an Reviews Abgeschlossenes Studium im IT-, MINT- oder wirtschaftswissenschaftlichen Umfeld (z. B. Wirtschaftsinformatik, Informatik, Mathematik, BWL) oder eine vergleichbare Qualifikation 3–5 Jahre praktische Erfahrung in Data Analytics, Business Intelligence oder Reporting Gute bis sehr gute SQL-Kenntnisse sowie Erfahrung mit analytischer Datenmodellierung und Data-Warehouse-Strukturen Praktische Erfahrung mit mindestens einer Analysesprache, idealerweise

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