INTERSPORT Deutschland eG Heilbronn vor 6 Monaten

Data Analyst (m/w/d) - Business Intelligence & Merchandise Analytics

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Worum es geht:

Wir suchen einen Data Analysten, der eine zentrale Rolle im datenbasierten Merchandise Planning eines führenden Sportgroßhändlers übernimmt. Ziel der Position ist es, Einkauf, Category Management und Warensteuerung mit modernen Analytics-Methoden, klaren Insights und präzisen Forecasts aktiv zu steuern, was die Sortimentsgestaltung und Mengenplanung betrifft. Der Fokus der Rolle liegt auf Business Intelligence, Datenanalyse und Warensteuerung.

Deine Aufgaben

1. Analytics / Forecasting & Bestandssteuerung

  • Du entwickelst moderne Nachfrageprognosen (z. B. Saisonalitäts- und Cluster-Modelle), um den Warenfluss (Supply, Inventory, NOS) proaktiv zu optimieren.
  • Durch Trend- und What-if-Analysen lieferst du die Entscheidungsgrundlage für die strategische Sortiments- und Mengenplanung.
  • Du analysierst große Verkaufs-, Bestands- und Bewegungsdaten aus ERP‑, Warenwirtschafts- und Retail‑Systemen.

2. BI-Architektur & Insights

  • Du konzipierst und automatisierst BI-Dashboards sowie KPI-Systeme, die Einkauf und Category Management echte Handlungsempfehlungen statt nur Rohdaten liefern.
  • Du transformierst komplexe Datenmengen in verständliche Insights zur kontinuierlichen Performance-Steuerung.

3. Data Foundation

  • Du sicherst die Datenintegrität in den Quellsystemen und baust eine "Single Source of Truth" für das gesamte Merchandise Planning auf.
  • Du arbeitest eng mit der IT zusammen, um Datenanomalien frühzeitig zu erkennen und Reporting-Prozesse effizient zu skalieren.

Unsere Anforderungen:

  • Akademischer Hintergrund: Abgeschlossenes Studium in Data Science, Wirtschaftsinformatik, Statistik, Mathematik, BWL oder vergleichbar.
  • Berufserfahrung: Mehrjährige Erfahrung als Data Analyst, BI Analyst oder im Umfeld von Retail-/Wholesale-Analytics.
  • Technisches Skillset: Fundierte Kenntnisse in SQL und/oder Python.
  • Analytische Stärke: Ausgeprägte Fähigkeiten in quantitativer Analyse und Modellierung.
  • Prozessverständnis: Souveränes Verständnis von Retail- und Warenflussprozessen (Bestand, Forecasting, OOS, Wareneingänge, Abverkaufsdynamik).
  • Kommunikationsstärke: Fähigkeit, komplexe Daten so aufzubereiten, dass sie zu klaren Handlungsempfehlungen für Fachbereiche führen.

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