Unser Auftraggeber ist ein international tätiger Industriekonzern mit zahlreichen Produktionsstandorten weltweit. Die konzerninterne IT-Organisation unterstützt die Unternehmensgruppe bei der Digitalisierung, Prozessoptimierung und Automatisierung zentraler Geschäftsprozesse – von Vertrieb über Einkauf bis hin zu Produktion, Lager und Logistik.
Zur Verstärkung des Teams suchen wir eine engagierte Persönlichkeit im Bereich Data & Process Optimization.
Deine Aufgaben
Entwicklung und Implementierung von Datenpipelines und Algorithmen (v. a. Python) zur Analyse und Optimierung von Geschäftsprozessen
Analyse von Prozessdaten zur Steigerung von Effizienz und Automatisierungsgrad in verschiedenen Unternehmensbereichen
Erstellung und Weiterentwicklung von Dashboards und Reports mit Business-Intelligence-Tools (z. B. Power BI, Tableau)
Arbeit mit SQL-Datenbanken, Datenmodellierung sowie Performance-Optimierung
Identifikation und Bewertung von Optimierungspotenzialen in Geschäftsprozessen
Zusammenarbeit mit Fachabteilungen in Bereichen wie Produktion, Logistik, Einkauf und Vertrieb
Dein Profil
Abgeschlossenes Studium (FH/Universität) im Bereich Betriebsinformatik, Data Science, Wirtschaftsinformatik oder IT
Kenntnisse in SQL und Datenbankkonzepten
Erfahrung mit Python, Datenanalyse oder Prozessautomatisierung von Vorteil
Erfahrung mit BI-Tools (z. B. Power BI oder Tableau) wünschenswert
Sehr gute Englischkenntnisse, Deutschkenntnisse von Vorteil
Selbstständige, strukturierte Arbeitsweise und Hands‑on‑Mentalität
Teamfähigkeit und Interesse an Weiterentwicklung
Benefits
Das wird geboten
Spannende Aufgaben im Umfeld Digitalisierung, Data Analytics und Prozessoptimierung
Mitarbeit in einem internationalen Industrieunternehmen
Strukturierte Einschulung mit Trainingsphase am internationalen IT-Standort
Eigenverantwortliches Arbeiten und Entwicklungsmöglichkeiten
Moderner Arbeitsplatz mit Homeoffice-Möglichkeiten für Projektarbeit
Sicherer Arbeitsplatz in einem stabilen Unternehmensumfeld
Sehr Attraktives Gehalt und Sozialleistungen
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