Inhouse SAP BW Consultant (gn)

aquitas GmbH
Ulm, Germany
2 days ago

Role details

Contract type
Permanent contract
Employment type
Full-time (> 32 hours)
Working hours
Shift work
Languages
English, German

Job location

Ulm, Germany

Tech stack

ABAP
SAP ERP
SAP NetWeaver Business Warehouse

Requirements

  • Abgeschlossenes Studium im Bereich Wirtschaftsinformatik oder eine vergleichbare Qualifikation
  • Fundierte Erfahrung in SAP Business Warehouse
  • Idealerweise hast du erste Kenntnisse im Personalwesen/SAP HCM und/oder ABAP
  • Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse

About the company

Das wird geboten: * Ein flexibles Arbeitszeitmodell mit 35h/Woche, Gleitzeit und Option auf mobiles Arbeiten sowie 30 Tage Urlaub * Eine tarifliche Vergütung (IG-Metall) inkl. regelmäßiger Gehaltsanpassungen und Sonderzahlungen * Eine betriebliche Altersvorsorge zur langfristigen Absicherung * Mobilitätsangebote wie Zuschüsse zum Deutschlandticket oder Bike-Leasing * Umfangreiche Weiterbildungs- und Entwicklungsmöglichkeiten mit klaren Karrierepfaden * Ein strukturiertes Gesundheitsmanagement (z. B. Sportangebote, Prävention) * Hohe Arbeitsplatzsicherheit in einem etablierten, tarifgebundenen Umfeld Diese Aufgaben werden dich motivieren: * Du übernimmst eine zentrale Rolle beim Aufbau und Betrieb eines globalen, konzernweiten SAP Data Warehouse für HR-Analytics * Dabei führst du die bislang dezentralen HR-Datenlandschaften der internationalen Gesellschaften zusammen und entwickelst eine nachhaltige Strategie zur Konsolidierung im SAP BW * Du integrierst weitere HR-Systeme über Schnittstellen und Extractoren und stellst eine stabile Datenversorgung sowie eine zuverlässige Datenintegration sicher * Gleichzeitig konzipierst und entwickelst du eine skalierbare Datenarchitektur, die die Anforderungen von HR, Management und Reportinglösungen unterstützt * In enger Zusammenarbeit mit externen Dienstleistern entwickelst du bestehende SAP-BW-Module weiter und sorgst für eine reibungslose Integration in die Systemlandschaft * Zudem etablierst du Standards für Datenqualität, erkennst strukturelle Datenprobleme frühzeitig und treibst die kontinuierliche Optimierung von Datenmodellen und Prozessen voran

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