Remote SAP Data Analytics & Process Mining Lead

Körber

Grabs

Hybrid

CHF 110.000 - 150.000

Vollzeit

Vor 3 Tagen
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Benefits dieser Stelle

Employee Assistance Program (EAP)
Attraktives Vergütungspaket
Flexible Arbeitszeiten
Remote Work möglich
Modernes Büro

Zusammenfassung

Körber sucht als Data Scientist (m/w/d) eine datengetriebene Fachkraft, die Datenprodukte für den Servicebereich entwickelt und das gruppenweite Reporting vorantreibt. Perspektivisch erfolgt Unterstützung der Organisationsentwicklung durch Process-Mining und datenbasierte Initiativen.

Sie arbeiten an Datenmodellen, Dashboards, KPI-Definitionen und der Implementierung von datengetriebenen Optimierungen, um den Geschäftserfolg über alle Geschäftsbereiche hinweg zu stärken.

Qualifikationen

  • Abgeschlossenes Studium der Informatik, Wirtschaftsinformatik oder eines vergleichbaren Studiengangs.
  • Ausgeprägte Begeisterung für Daten, Analysen und Prozesse sowie konzeptionelles Denkvermögen.
  • Starke technische Fähigkeiten, strukturiertes Lösen komplexer Geschäftsprobleme.
  • Fähigkeit, datenanalytische Erkenntnisse adressatengerecht zu kommunizieren.

Aufgaben

  • Konzeption und Entwicklung von Datenmodellen auf Basis von SAP Datasphere.
  • Erstellung von Analyse-Dashboards und Reports in SAP Analytics Cloud mit definierten KPIs.
  • Umsetzung, Dokumentation und Einführung der Datenmodelle.
  • Steuerung datengetriebener Projekte als Projekt- oder Programmmanager:in.
  • Aufbau eines Process-Mining-Tools für Root-Cause-Analysen.

Kenntnisse

Datenanalyse
Datenmodellierung
Prozessdenken
SQL
Python

Ausbildung

Informatik-/Wirtschaftsinformatik-Studium

Tools

SAP Datasphere
SAP Analytics Cloud
SQL-Datenbanken
Process-Mining-Tool

Jobbeschreibung

Körber sucht als Data Scientist (m/w/d) eine datengetriebene Fachkraft, die Datenprodukte für den Servicebereich entwickelt und das gruppenweite Reporting vorantreibt. Perspektivisch erfolgt Unterstützung der Organisationsentwicklung durch Process-Mining und datenbasierte Initiativen.

Sie arbeiten an Datenmodellen, Dashboards, KPI-Definitionen und der Implementierung von datengetriebenen Optimierungen, um den Geschäftserfolg über alle Geschäftsbereiche hinweg zu stärken.

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