Data Analyst (m/w/d)

exporto GmbH; Konstanz; Vor Ort; EUR 55.000 - 85.000; Vollzeit

Benefits dieser Stelle

Flexible Arbeitszeiten

Moderne Büros

Urban Sports Zuschuss

Geburtstag frei

Dienstrad Leasing

Gesundheitsförderung

Zusammenfassung

exporto GmbH sucht eine analytisch starke Fachkraft im Bereich Data Analytics/BI in Deutschland. Du analysierst komplexe Fragestellungen, entwickelst saubere Datenmodelle und treibst die Automatisierung von Prozessen voran.

Deine Kenntnisse in SQL, BI-Tools und Kennzahlen helfen beim Aufbau intuitiver Dashboards und datengetriebener Entscheidungen. Du arbeitest eng mit Fachabteilungen zusammen, nutzt KI-/LLM-Techniken zur Optimierung von Abfragen und verstehst betriebswirtschaftliche Kennzahlen.

Qualifikationen

• Abgeschlossenes Studium mit analytischem Schwerpunkt oder vergleichbare Qualifikation.
• Fundierte SQL-Kenntnisse im Alltag, sowie Erfahrung mit BI-/Dashboard-Tools (Looker/Power BI/Tableau).
• Verständnis betriebswirtschaftlicher Kennzahlen und deren Geschäftsbezug.
• Idealerweise Erfahrung mit KI-Tools/LLMs zur Effizienzsteigerung.
• Grundkenntnisse in Automatisierung (Python) oder CRM-Systeme wie HubSpot sind vorteilhaft, aber kein Muss.

Aufgaben

• Du analysierst komplexe Business-Fragestellungen und lieferst fundierte, ad-hoc verwertbare Erkenntnisse.
• Du erweiterst unsere Reporting-Landschaft mit sauberen, validen Datenmodellen für schnelle Dashboards.
• Du setzt KI-Tools und LLMs ein, prüfst Ergebnisse kritisch, bevor sie in Systeme einfließen.

Kenntnisse

SQL

BI-Tools

Datenmodellierung

Kennzahlen verstehen

KI/LLMs Nutzung

Python-Grundlagen

Ausbildung

Wirtschaftsinformatik oder vergleichbarer Abschluss

Tools

Looker

Power BI

Tableau

HubSpot

Jobbeschreibung

• Du analysierst komplexe Business-Fragestellungen – von Kohortenanalysen über Kundenlebenszyklen bis hin zu Logistik-Effizienz und lieferst fundierte, ad-hoc verwertbare Erkenntnisse.
• Du baust unsere Reporting-Landschaft mit sauberen, validen Datenmodellen weiter aus und sorgst so für eine schnelle, intuitive Nutzung unserer Dashboards.
• Du nutzt KI-Tools und LLMs gezielt, um SQL-Abfragen, Code und Mustererkennung zu beschleunigen – prüfst und validierst die Ergebnisse dabei aber stets kritisch, bevor sie in unsere Systeme einfließen.

Deine Aufgaben

• Du analysierst komplexe Business-Fragestellungen – von Kohortenanalysen über Kundenlebenszyklen bis hin zu Logistik-Effizienz und lieferst fundierte, ad-hoc verwertbare Erkenntnisse.
• Du baust unsere Reporting-Landschaft mit sauberen, validen Datenmodellen weiter aus und sorgst so für eine schnelle, intuitive Nutzung unserer Dashboards.
• Du nutzt KI-Tools und LLMs gezielt, um SQL-Abfragen, Code und Mustererkennung zu beschleunigen – prüfst und validierst die Ergebnisse dabei aber stets kritisch, bevor sie in unsere Systeme einfließen.

Datenqualität & Automatisierung

• Du automatisierst wiederkehrende Datenaufbereitungen durch smarte SQL-Logiken und moderne Tools, statt sie manuell zu wiederholen.
• Gemeinsam mit den Fachabteilungen identifizierst du Schwachstellen in der Datenerhebung und entwickelst Lösungen, um unsere Datenqualität nachhaltig zu verbessern.
• Du bringst Ideen zur technologischen Weiterentwicklung unseres Daten-Setups ein, etwa bei der Bewertung neuer Tools oder Modellierungsmethoden.
• Zusätzlich unterstützt du bei Bedarf die technische Betreuung von HubSpot, unserer zentralen Kundendatenbank, etwa bei neuen Datenstrukturen oder Workflow-Automatisierungen für eine konsistente Datenqualität zwischen CRM und Data Warehouse.

Dein Profil

• Du hast ein Studium mit analytischem Schwerpunkt (z. B. Wirtschaftsinformatik, (Wirtschafts-)Mathematik, Statistik, Data Science, BWL mit Data-Fokus) abgeschlossen oder eine vergleichbare Qualifikation und bringst erste bis mehrjährige Berufserfahrung in Datenanalyse, Reporting oder Business Intelligence mit.
• Du beherrschst SQL sicher im Alltag, hast idealerweise bereits mit BI-/Dashboard-Tools (z. B. Looker, Power BI, Tableau oder vergleichbar) gearbeitet und weißt, wie saubere, valide Datenstrukturen aufgebaut werden.
• Du denkst dich schnell in betriebswirtschaftliche Kennzahlen ein (z. B. Deckungsbeitrag, CAC, Churn); Zahlen sind für dich nie Selbstzweck, sondern immer mit dem Geschäftsprozess dahinter verknüpft.
• Du nutzt KI-Tools und LLMs (z. B. für SQL, Code-Optimierung) idealerweise routiniert oder bringst zumindest die Offenheit mit, dich schnell einzuarbeiten und prüfst die Ergebnisse dabei stets kritisch.
• Erfahrung mit Automatisierung von Datenprozessen (z. B. Python oder vergleichbare Tools) oder mit CRM-Systemen wie HubSpot ist von Vorteil, aber kein Muss.
• Du arbeitest strukturiert und eigenständig, gehst Probleme proaktiv an und kannst komplexe Datensachverhalte auch gegenüber Fachabteilungen verständlich vermitteln.

Deine Benefits Bei Exporto

• Bei uns genießt du ein hohes Maß an Freiheit, Flexibilität und gegenseitigem Vertrauen in deiner täglichen Arbeit.
• Die Zusammenarbeit mit den besten Talenten der Branche bietet dir die perfekte Chance, täglich Neues zu lernen und dich persönlich weiterzuentwickeln.
• An deinen Standorten in Konstanz, München oder Berlin stehen dir top ausgestattete Büros sowie modernste Hard- und Software zur Verfügung.
• Deine mentale und physische Gesundheit fördern wir aktiv durch Zuschüsse zum Urban Sports Club oder Hansefit sowie den Zugang zu nilo.health.
• Ein zusätzlicher freier Tag an deinem Geburtstag sorgt dafür, dass du Zeit für dich hast und deinen Tag gebührend feiern kannst.
• Für den Weg zur Arbeit oder deine Freizeit steht dir ein attraktives Dienstrad-Leasing offen.

Über uns

Den E-Commerce neu zu definieren bedeutet:

mutig zu denken, klar zu handeln und smart zu wachsen.

Und genau das tun wir.

Unser Antrieb: Das beste und effizienteste Logistik- und Technologie-Netzwerk Europas aufzubauen – und damit eine Customer Experience zu schaffen, die Kunden europaweit begeistert.

Dafür verbinden wir operative Exzellenz mit smarter Technologie und entwickeln Lösungen, die Prozesse nachhaltig vereinfachen und Abläufe automatisieren.