Data Analyst (m/w/d)

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 Python oder R Fundierte Erfahrung mit mindestens einer BI- und Analytics-Plattform, z. B. Power BI, Tableau, Qlik oder IBM Cognos, inklusive Datenmodellierung Methodenkompetenz in deskriptiver Statistik, Hypothesenprüfung und gängigen Analyseverfahren sowie Erfahrung in der Arbeit mit großen Datenmengen Betriebswirtschaftliches Verständnis für Geschäftsprozesse und Kennzahlensysteme (KPIs) Grundverständnis moderner Datenplattformen und Datenbereitstellungsprozesse, z. B. Azure, AWS, GCP, Databricks, Snowflake oder Microsoft Fabric, sowie von ETL-/ELT-Konzepten Erfahrung in Datenqualität, Berechtigungskonzepten und der Dokumentation von Datenlogik Sicherer Umgang mit Versionskontrolle (Git) Offenheit für den reflektierten Einsatz KI-gestützter Werkzeuge im Analytics-Kontext Erfahrung in agilen Arbeitsweisen (Scrum/Kanban) Kommunikationsstärke und die Fähigkeit, analytische Ergebnisse verständlich zu vermitteln Analytisches Denkvermögen, strukturierte Arbeitsweise und Freude an der Arbeit im Team Deutschkenntnisse auf C1/C2 Niveau Englischkenntnisse auf B2 Niveau Wohnsitz in Deutschland, idealerweise Nähe Ratingen/Frankfurt Du kennst dich in den Themen aus und fühlst dich fachlich sicher, auch wenn du noch nicht viele Jahre Erfahrung mitbringst? Dann bewirb dich trotzdem! Wir freuen uns darauf, dich kennenzulernen. Nice to have: Erfahrung mit weiterführenden Zeitreihenanalysen oder erste Berührungspunkte mit Data Science und Machine Learning Relevante Zertifizierungen im Analytics- und Cloud-Umfeld, z. B. Microsoft PL-300, Tableau- oder Qlik-Zertifizierungen, bzw. der Wunsch, diese zu erwerben Branchenerfahrung in Automotive, Handel, Banken & Versicherungen oder dem öffentlichen Sektor Kenntnisse im Umgang mit ERP-Daten, insbesondere SAP-Datenstrukturen Erste Erfahrung mit Werkzeugen des Modern Data Stack, z. B. dbt oder Airflow Erfahrung mit digitalem Performance Tracking, Produkt- oder Web-Analytics Grundkenntnisse in CI/CD für Analytics-Artefakte Interesse daran, eigenes Wissen in Workshops oder internen Formaten weiterzugeben Das erwartet dich: Attraktive Vergütung & Benefits – wettbewerbsfähiges Gehalt und Gesundheitsbudget, Team-Offsites, moderne Tech-Ausstattung, Mobilitätspaket, Jobrad etc. Karriereperspektive – klar definierte Entwicklungsmöglichkeiten & Jahresgespräche Weiterentwicklung – kontinuierliche Trainings, Zertifizierungen und Zugang zu Branchen-Events Flexibilität – Hybrid-/Remote-Modell, flexible Arbeitszeiten Unternehmenskultur – kollegiales, politikarmes Umfeld, in dem deine Ideen und Ergebnisse zählen Chancengleichheit: HyPlus ist ein Arbeitgeber der Chancengleichheit. Wir schätzen Vielfalt und setzen uns aktiv für ein inklusives Arbeitsumfeld ein, in dem sich alle Mitarbeitenden willkommen und wertgeschätzt fühlen. 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