Consultant Data & Analytics - Data Warehouse & Lakehouse & BI (m/w/d)

Das ist der Job

Als IT- und Digitalsparte der Schwarz Gruppe entwickeln und verantworten wir einerseits die IT-Infrastrukturen für die Handelssparten Lidl und Kaufland sowie die Schwarz Produktion und PreZero.

Deine Aufgaben Ganzheitliches Lösungsdesign: Du verantwortest die Konzeption durchdachter Data Analytics-Lösungen entlang der gesamten Datenwertschöpfungskette – von der Quelle über moderne Warehouse- und Lakehouse-Strukturen bis hin zur Visualisierung.

Das brauchst du

Dein Fundament: Du hast ein erfolgreich abgeschlossenes Studium der (Wirtschafts-)Informatik, Wirtschaftswissenschaften, Mathematik oder eine vergleichbare Ausbildung mit entsprechender Berufserfahrung.

Erfahrung: Du bringst mindestens 3 Jahre relevante Berufserfahrung im Data Analytics-Umfeld mit. (Ein Plus, aber kein Muss: Erfahrung im Bereich Handel, Supply-Chain oder Logistik). Modernes Tech-Know-How: Du verfügst über starke methodische Data Analytics-Grundlagen (z.B.

Dein Mindset: Du bist ein proaktiver Teamplayer, der in Problemen vor allem Chancen sieht. Dank deiner fundierten Deutsch- und Englischkenntnisse kommunizierst du absolut sicher mit Fachbereichen, Management und Entwicklern. Ein Verständnis für Change Management rundet dein Profil ab.

Einleitungstext Sie sind sich nicht sicher, welche Fähigkeiten Sie für diese Gelegenheit benötigen Lesen Sie einfach die vollständige Beschreibung unten, um sich ein vollständiges Bild von den Anforderungen an den Bewerber zu machen.

Darum lohnt es sich

Cloud Cloud Ecosystems: Du bewegst dich sicher in modernen Cloud-Infrastrukturen (z. Methodenkompetenz: Idealerweise bringst du Erfahrung in der Moderation von Workshops mit und bist sicher im Requirements Engineering (Anforderungsanalyse).

Gleichzeitig agieren wir als unabhängiger Anbieter am externen Markt, um Unternehmen in ganz Europa bei ihrer digitalen Transformation zu unterstützen.

Bei uns arbeitest du an der Schnittstelle zwischen Agilität und Sicherheit: Du profitierst von den schnellen Entscheidungswegen, genießt echte Gestaltungsspielräume in deinen Projekten und baust dabei auf das stabile Fundament der Schwarz Gruppe.

Dabei agierst du als Schnittstelle und technischer Sparringspartner für Fachbereiche, Management und internationale Entwicklungsteams. Agiles Produkt-Ownership: Du arbeitest in agilen, internationalen Projekt- und Solution-Teams.

Du übernimmst Verantwortung für deine Datenprodukte, hältst sie am Laufen und entwickelst sie kontinuierlich weiter. xbzrezb Data Governance Fundament: Du beteiligst dich aktiv an der Ausgestaltung unserer Data Governance, setzt Qualitätsstandards, stellst die Datensicherheit sicher und schaffst die Basis für eine nachhaltige Datennutzung.

Umgang mit SQL und/oder Python). Architekturkonzepte wie Data Warehouse und Data Lakehouse sind für dich keine Fremdworte, sondern bewährte Praxis. Microsoft Azure oder Google Cloud Platform) und hast Erfahrung mit Managed Data Services sowie BI- und Visualisierungstools (z. MicroStrategy, Power BI oder Tableau).

Du ergreifst gerne die Initiative und treibst eine Idee mit hoher Eigenverantwortung von der Konzeption bis zum fertigen Prototypen. Kommunikationstalent: Du sprichst eine Sprache, die jeder versteht. Schwarz Digits schafft das technologische Fundament für digitale Entscheidungsfreiheit in Europa.

Unsere Kernleistungen bündeln wir in den Bereichen Cloud, Cyber Security, Data AI, Communication und Workspace. Trage auch du zur digitalen Entscheidungsfreiheit in Europa bei.

Als Consultant Data Analytics (m/w/d) begleitest du unsere Projekte von der ersten Idee bis zur finalen Umsetzung und treibst innovative Data Warehouse- und Lakehouse-Lösungen voran. Brückenbauer Sparringspartner: Du übersetzt komplexe Business-Anforderungen in leistungsfähige Datenlogiken.

Strategische Datenintegration -modellierung: Du entwirfst Konzepte, um unterschiedlichste Datenquellen anzubinden, isolierte Datensilos aufzubrechen und sie in einem einheitlichen, übergreifenden Datenmodell zusammenzuführen.