Data Analyst*in iv)

Das Unternehmen ist eine Genossenschaftsbank, die im Osten Deutschlands tätig ist und sich durch ein starkes Engagement für ihre Privatkundinnen auszeichnet. In einem Team von etwa 800 Kolleginnen wird täglich daran gearbeitet, positive Kundenerlebnisse zu schaffen. Für den Bereich Business Organisation in der Abteilung IT-Applikationen & Datenmanagement suchen wir einen Data Analystin. In dieser Rolle wirst du maßgeblich an der Entwicklung der Data Management- und Data Analytics-Fähigkeiten der Bank mitwirken. Deine Aufgaben umfassen die Entwicklung von Daten- und Datenqualitätsarchitekturen sowie die Implementierung von Data Governance-Prozessen und KPIs. Du wirst eine dezentrale Datenkultur fördern und dabei helfen, eine stabile und zukunftsfähige Dateninfrastruktur aufzubauen, zu betreiben und weiterzuentwickeln. Zudem wirst du die Anforderungen an Unternehmensdaten untersuchen und verschiedene Datenanalyse-, Datenmodellierungs- und Datensicherungstechniken anwenden. Das Datenmanagement gehört ebenfalls zu deinen Aufgaben, einschließlich der Pflege von Informations- und Datenmodellen sowie der Verarbeitung und Aufbereitung von Daten über ihren gesamten Lebenszyklus. Du wirst eng mit Fachbereichen und IT-Kolleg*innen zusammenarbeiten, um datengetriebene Lösungen und Use Cases zu realisieren. Dabei bietest du Beratung und Anleitung für den effektiven Einsatz von Datenqualitätsmaßnahmen an und unterstützt bei der Einhaltung organisatorischer Standards. Das Unternehmen legt großen Wert auf eine offene und flexible Unternehmenskultur, die mobiles Arbeiten und eine ausgewogene Work-Life-Balance fördert.

Für diese Position solltest du ein Studium in (Wirtschafts-) Informatik, Mathematik oder einer vergleichbaren Disziplin abgeschlossen haben. Alternativ ist eine abgeschlossene Berufsausbildung mit mehrjähriger relevanter Berufserfahrung im Bereich Datenarchitektur ebenfalls willkommen. Idealerweise bringst du erste Erfahrungen im Datenmanagement großer, heterogener Datenmengen mit verteilten Systemen mit. Kenntnisse in Datenarchitekturen, insbesondere SQL und NoSQL, sowie im Datenqualitätsmanagement sind von Vorteil. Du solltest gute Kenntnisse im Bereich Data Engineering, ETL-Prozesse und Datenmodellierung (z. B. in Databricks) besitzen und fit in Programmiersprachen zur Datentransformation und -bearbeitung sein, wie R, Python, PySpark und SQL. Ein Verständnis für fachliche und technische Datenarchitekturen sowie Informationsmodelle im Bereich Banking ist wünschenswert. Technologische Expertise und praktische Erfahrung in komplexen Technologielandschaften wie Machine Learning, BI und Visualisierung sind ebenfalls von Vorteil. Kenntnisse in gängigen Cloud-Plattformen wie AWS, Azure oder Google Cloud sowie Zertifizierungen im (agilen) Projektmanagement sind ein Plus.

Technologien

Python R

Soft Skills

Teamfähigkeit Kommunikation Analytisches Denken

Erforderliche Sprachen

Deutsch Englisch