Senior Data Analyst (m/w/d)

Springtime Technologies ist ein dynamisches und innovatives Softwareunternehmen, das sich auf die Entwicklung und Bereitstellung von hochmodernen SaaS-Lösungen spezialisiert hat, die unter Verwendung der neuesten Trends in der KI für die Automatisierung von Kreditorenbuchhaltung eingesetzt werden. Mehr als 200.000 Business User in 70 Ländern nutzen bereits unsere Cloud-Software. Das Unternehmen wurde 2004 von einem Team von KI-Experten gegründet und hat Büros in Österreich, Deutschland und auf den Philippinen.

Als Senior Data Analyst werden Sie Datenpipelines entwerfen und verwalten, aussagekräftige Datenmodelle entwickeln und klare Visualisierungen und Dashboards erstellen. Sie werden mit Stakeholdern zusammenarbeiten, um Datenanforderungen zu verstehen und komplexe Analysen effektiv durch visuelle, schriftliche und mündliche Kanäle zu kommunizieren.

Für diese Position gilt ein Mindesttariflohn von 3.724 Euro brutto pro Monat. Eine marktkonforme Überzahlung, abhängig von Ihrer Erfahrung und Qualifikation, wird angeboten.

Ihre Aufgaben

• Entwicklung und Pflege von Datenpipelines (ETL) von Quellensystemen zum Data Warehouse (DWH).
• Entwicklung und Pflege von Datenmodellen.
• Erstellen von Daten-Dashboards, Diagrammen und Visualisierungen.
• Extrahieren von Erkenntnissen aus umfangreichen Datensätzen im Zusammenhang mit dem Kreditorenworkflow durch Analyse und Interpretation, um aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen.
• Überwachung und Überprüfung der Datenqualität und der Genauigkeit von Dashboards.
• Zusammenarbeit mit internen Teams und externen Partnern, um ein umfassendes Verständnis der Datenanforderungen und -struktur zu erlangen.
• Identifizierung von Möglichkeiten zur Rationalisierung und Automatisierung von Finanzverfahren.

Ihr Profil

• Mehrjährige Berufserfahrung im Bereich Datenanalyse/-technik (mindestens 5 Jahre).
• Erfahrung im Aufbau von Datenpipelines (Apache Airflow, SSIS-Erfahrung ist von Vorteil).
• Beherrschung von Analyse-/Berichtstools (Power BI, Tableau und Apache Superset sind von Vorteil).
• Kenntnisse in der Programmierung von Datenmanipulationen (DAX, SQL und Python sind von Vorteil).
• Versiert im Umgang mit relationalen Datenbanksystemen, wie MS SQL Server, sowie mit Datenmanagementtechniken.
• Vertrautheit mit der Erstellung und Verfeinerung von Datenmodellen (SSAS, Clickhouse-Erfahrung ist von Vorteil).
• Klares Verständnis von der Bedeutung der Datenverwaltung, gepaart mit praktischer Erfahrung im Umgang mit Elementen der Datenverwaltung wie Daten-Glossaren und Datenherkunft.
• Fähigkeit zur Gewährleistung der Datenintegrität durch Qualitätsprüfungen, Validierung und Integration.
• Fähigkeit, komplexe Datensätze in verständliche visuelle Berichte und Dashboards zu übersetzen.
• Kenntnisse von Finanzprozessen und Erfahrung mit Kreditorenprozessen sind von Vorteil.