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BeratungGesundheitswesenLogistik
WAMGROUP entwickelt eine cloudbasierte SaaS-Plattform für Linkmanagement und die Erstellung von QR-Codes. Die Tools unterstützen Marken und Teams dabei, Kurzlinks, QR-Codes und mobile Landingpages für digitale und physische Kampagnen zu erstellen, anzupassen, zu verbreiten und zu messen. Über APIs und Integrationen richtet sich die Plattform an Marketingfachleute, Entwickler und Enterprise-Teams in Bereichen wie Logistik, Beratung und Gesundheitswesen.
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Senior Datenanalyst – BI und Analytics

Entwickeln Sie Dashboards, KPIs, Datenpipelines und analytische Lösungen für WAMGROUP. Unterstützen Sie die Weiterentwicklung der Data-Lake-, Lakehouse- und Databricks-Umgebungen des Unternehmens.

BRBrasilienHybridVertragSeniorErforderliche Sprache: PortugiesischBusiness-Intelligence-Entwickler
ETLPythonSQL

Beschreibung

  • Dashboards, KPIs und Managementberichte erstellen und verbessern
  • KPIs für verschiedene Geschäftsbereiche konzipieren und strukturieren
  • Mit den Fachbereichen zusammenarbeiten, um deren Anforderungen zu erfassen und zu präzisieren
  • Geschäftliche Anforderungen in analytische Lösungen und Datenstrukturen übersetzen
  • Daten aus unterschiedlichen Quellen extrahieren, verarbeiten, transformieren, strukturieren und validieren
  • SQL-Abfragen für Datenanalyse, -aufbereitung und -verarbeitung schreiben
  • Datenmodelle für BI und Analytics entwickeln und optimieren
  • ETL- und ELT-Workflows entwickeln und pflegen
  • Beim Aufbau, der Pflege und der Verbesserung von Datenpipelines unterstützen
  • Daten aus Datenbanken, APIs, Dateien und Unternehmenssystemen anbinden
  • Prozesse für die Erfassung, Speicherung, Verarbeitung und Verteilung von Daten konzipieren
  • Bei der Strukturierung und Weiterentwicklung der Data-Lake- und Lakehouse-Umgebung unterstützen
  • Zur Konzeption und Einführung von Databricks beitragen
  • Workflows für die automatisierte Datenerfassung, -verarbeitung und Informationsbereitstellung entwickeln
  • Explorative Analysen durchführen, um Muster, Trends, Anomalien und Chancen zu erkennen
  • Abweichungen und Inkonsistenzen zwischen Datenquellen untersuchen
  • Konsistenz, Qualität und Zuverlässigkeit der Informationen sicherstellen
  • KPIs, Geschäftsregeln, Quellen, Modelle und Datenprozesse definieren und dokumentieren
  • Bei der Etablierung von Standards und Best Practices für die Datennutzung unterstützen
  • Möglichkeiten zur Verbesserung der Informationsarchitektur, Datenverarbeitung und Informationsbereitstellung identifizieren
  • Mit den Teams aus den Bereichen Systeme, Technologie und Fachbereich zusammenarbeiten

Anforderungen

  • Praktische Erfahrung mit Power BI oder einer vergleichbaren Plattform für Datenvisualisierung und Analytics
  • Nachweisliche Fähigkeit, Dashboards und KPIs zu erstellen, zu strukturieren und zu verbessern
  • Sehr gute SQL-Kenntnisse für die Abfrage, Verarbeitung, Transformation und Analyse von Daten
  • Erfahrung im Entwurf und in der Arbeit mit Datenmodellen
  • Kenntnisse in Datenbereinigung, -transformation, -verarbeitung und -validierung
  • Verständnis von ETL- und ELT-Prozessen und -Prinzipien
  • Erfahrung in der Zusammenführung von Daten aus mehreren Quellen
  • Kenntnisse relationaler Datenbanksysteme
  • Fähigkeit, Workflows für die Erfassung, Transformation, Speicherung und Verteilung von Informationen zu konzipieren
  • Verständnis für die Organisation und Architektur von Datenumgebungen
  • Fähigkeit, datenbezogene Probleme zu diagnostizieren und zu lösen
  • Ausgeprägte analytische Fähigkeiten und Kompetenz in der Informationsinterpretation
  • Fähigkeit, Geschäftsprozesse zu verstehen und in Datenlösungen zu überführen
  • Klare Kommunikation im Umgang mit technischen und fachlichen Stakeholdern
  • Fähigkeit, Datenprozesse, Quellen, Regeln und Strukturen zu dokumentieren
  • Selbstständige Arbeitsweise bei der Bearbeitung von Anfragen und Untersuchung von Problemen
  • Erfahrung mit oder Kenntnisse in Databricks sind von Vorteil
  • Kenntnisse der Data-Lake- und Lakehouse-Architektur sind von Vorteil
  • Erfahrung im Aufbau und in der Pflege von Datenpipelines ist von Vorteil
  • Erfahrung mit APIs und systemübergreifender Integration ist von Vorteil
  • Kenntnisse in Datenqualität und Data-Governance sind von Vorteil
  • Erfahrung in der Organisation oder Verbesserung von Unternehmensdatenumgebungen ist von Vorteil
  • Kenntnisse in der Verarbeitung und Speicherung großer Datenmengen sind von Vorteil
  • Erfahrung in der Automatisierung von Datenworkflows ist von Vorteil
  • Python-Kenntnisse für Datenanwendungen sind von Vorteil
  • Kenntnisse in Versionskontrolle, Orchestrierung oder Transformation von Daten sind von Vorteil
  • Proaktive, analytische, kommunikative und strukturierte Arbeitsweise
  • Ausgeprägtes Verantwortungsbewusstsein, technische Reife und Selbstständigkeit
  • Vernetztes und kritisches Denken sowie sorgfältige Aufmerksamkeit für Details

Zusatzleistungen

  • Möglichkeiten zur Weiterbildung und beruflichen Entwicklung
  • Möglichkeiten zum beruflichen Aufstieg und zur internen Bewerbung
  • Anerkennung und berufliche Weiterentwicklung
  • Dynamisches, innovatives und positives Arbeitsumfeld
  • Position offen für Bewerberinnen und Bewerber mit Behinderungen

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