Datenanalyst Einkauf & Supply Chain bei Airbus (m/w/d)
Aufgaben
- Datenanalyse : Große Datensätze aus verschiedenen Quellen sammeln, analysieren und interpretieren, um fundierte Geschäftsentscheidungen zu ermöglichen
- Datenverarbeitung : Rohdaten aufbereiten und die Datenqualität sicherstellen, beispielsweise durch die Nutzung von Skywise
- Statistische Modellierung : Analytische und statistische Techniken auf Datensätze anwenden und diese in nachhaltige Datenbanklösungen überführen
- Datenvisualisierung : Charts, Graphen und Dashboards erstellen, um Ergebnisse klar zu kommunizieren und kritische Einblicke wie Ausgabenanalysen zu visualisieren
- Prozessoptimierung : Schlüsselfaktoren für kontinuierliche Verbesserungen identifizieren und die Leistung innerhalb der Einkaufsprozesse messen
- Digitalisierung : Automatisierungs- und Digitalisierungsinitiativen über alle Beschaffungs- und Supply-Chain-Prozesse hinweg vorantreiben und umsetzen
- Berichterstattung : Umfassende Reports und Executive-Dashboards zur Visualisierung von Performance-KPIs entwickeln
- Zusammenarbeit : Als Schnittstelle zwischen Fachbereichen und dem Datenökosystem eng mit anderen Teams und dem Management zusammenarbeiten
Qualifikation
- Abgeschlossenes Studium (mindestens Bachelor) in Mathematik, Physik, Informatik, Statistik oder einem vergleichbaren Fach
- Mehrjährige Berufserfahrung in den Bereichen Einkauf, IT/Informationssysteme, Prozessverbesserung und Data Analyse
- Detaillierte Spezialkenntnisse in Python, SQL, SAP und JavaScript
- Gute Kenntnisse in Projektmanagement und Risk Management
- Fortgeschrittene Deutschkenntnisse (mind. B2) und verhandlungssichere Englischkenntnisse (mind. C1)
- Erfahrung im Abfragen relationaler Datenbanken (R und/oder SPSS) und mit Skywise von Vorteil
- Stakeholder-Management-Erfahrung
- Analytische Denkweise, Teamfähigkeit und ausgeprägte Kommunikationsstärke
- Lebenslauf in englischer Sprache erforderlich
- Eine gültige, uneingeschränkte Arbeitserlaubnis für die Europäische Union (kein Studentenvisum) zwingend notwendig
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